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1：文本 2：语音 4：表格 6：视频 9：自由格式 score String 综合评分，用于团队标注。 source String 样本数据源地址。 sub_sample_url String 子样本URL，用于医疗。 worker_id String 团队标注人员的ID，用于团队标注。
dict delay 服务部署相关信息是否在节点运行时配置，默认为True 否 bool 示例： example = ServiceInputPlaceholder(name = "**" , model_name = "model_name") # 用于服务部署或者服务更新节点的输入
以Linux x86_64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以执行以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker.sh
DevServer驱动版本要求23.0.5 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址 支持模型 Template 支持模型参数量 权重文件获取地址 Llama3 llama3 llama3-8b https://huggingface.co/meta-l
ASCEND service_type 否 String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。
仅支持313T、376T、400T 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 Llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
Studio左侧导航栏中，选择“模型部署”进入服务列表。 选择“我的服务”页签。 选择模型服务，单击操作列的“更多 > 服务升级”。 在服务升级页面，配置升级参数。 “模型设置”：单击“更换”，选择原模型下的其他模型版本。 其他参数不可修改，但可以了解原模型服务的配置。 配置完成后，单击“提交”启动服务升级。
t.txt安装日志和ModelArts Standard平台日志。 表1 普通日志类型 日志类型 说明 训练进程日志 用户训练代码的标准输出。 pip-requirement.txt安装日志 如果用户有定义pip-requirement.txt文件，会产生pip包安装日志。 ModelArts平台日志
\ --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
\ --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
\ --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
1：文本 2：语音 4：表格 6：视频 9：自由格式 score String 综合评分，用于团队标注。 source String 样本数据源地址。 sub_sample_url String 子样本URL，用于医疗。 worker_id String 团队标注人员的ID，用于团队标注。
仅支持313T、376T、400T 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 Llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
以Linux x86_64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以执行以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker.sh
镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 您可以参考如下步骤基于训练基础镜像来构建新镜像。 安装Docker。如果docker images命令可以执行成功，表示Docker已安装，此步骤可跳过。
late”和调优后获得的6种模型都部署成模型服务。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型部署”进入服务列表。 单击“部署模型服务”进入部署页面，完成创建配置。 图4 资源设置 表4 部署模型服务 参数 说明 取值样例 服务设置 服务名称 自定义模型服务的名称。
仅支持313T、376T、400T 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 Llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
还可以进行创建新版本、快速部署服务、发布模型等操作。 后续操作 部署服务：在“模型列表”中，单击模型的操作列的“部署”，在对应版本所在行，单击“操作”列的部署按钮，可以将模型部署上线为创建模型时所选择的部署类型。 父主题： 创建模型
重复 是 str obs_config 输出的OBS相关配置 否 OBSOutputConfig model_config 输出的模型相关配置 否 ModelConfig metrics_config metrics相关配置 否 MetricsConfig 表4 OBSOutputConfig
Arts的基础操作权限，请参见配置基础操作权限。 如果您需要对用户使用OBS和ModelArts的权限进行精细化管理，进行自定义策略配置，请参见创建ModelArts自定义策略。 配置基础操作权限 使用ModelArts的基本功能，您需要为用户配置“作用范围”为“项目级服务”的“ModelArts
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