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APP密钥。 app_type String APP类型。枚举值如下： APIC：该APP注册在roma connect网关上 APIG：该APP注册在共享API网关上 DEDICATE_APIG：该APP注册在专享API网关上 bounded_api_count Integer APP绑定API数量。
pter，ma-cli命令将不支持创建算法工程，无法在Notebook中基于已有算法工程进行资产（数据、模型权重、算法文件）安装、模型开发、训练和推理部署等任务。如您有任何问题，可随时通过工单或者服务热线（4000-955-988或950808）与我们联系。 父主题： 下线公告
[worker-0] [耗时： 秒] 训练输入（参数名称：）下载失败，失败原因： [worker-0] 正在安装Python依赖包，导入文件： [worker-0] [耗时： 秒] Python依赖包安装完成，导入文件： [worker-0] 训练作业开始运行 [worker-0] 训练作业运行结束，退出码
AI Gallery数字内容发布协议》和《华为云AI Gallery服务协议》后，单击“确定”完成入驻。 图1 入驻AI Gallery 注册完成后，您可以在AI Gallery中报名实践活动或发布技术文章（AI说）。 父主题： AI Gallery（旧版）
APP密钥。 app_type String APP类型。枚举值如下： APIC：该APP注册在roma connect网关上 APIG：该APP注册在共享API网关上 DEDICATE_APIG：该APP注册在专享API网关上 bounded_api_count Integer APP绑定API数量。
进入Terminal界面 例如，通过Terminal在“TensorFlow-1.8”的环境中使用pip安装Shapely。 在代码输入栏输入以下命令，获取当前环境的kernel，并激活需要安装依赖的python环境。 cat /home/ma-user/README source /ho
训练作业：用户在运行训练作业时，可以查看多个计算节点的CPU、GPU、NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 在线服务：用户将模型部署为在线服务后，可以通过监控功能查看CPU、内存、GPU等资源使用统计信息和模型调用次数统计，具体参见查看服务详情章节。 父主题： ModelArts
# 构建镜像 └── qwen-vl_install.sh # 安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码
大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的 在开始AI开发之前，必须明确要分析什么？要解决什么问题？商业目的是什么？基于商业的理解，整理AI开发
# 构建镜像 └── qwen-vl_install.sh # 安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码
order="desc") print(model_object_list) 参数说明 查询模型列表，返回list，list大小等于当前用户所有已经部署的模型个数， list中每个元素都是Model对象，对象属性和查询模型详情相同。查询模型列表返回说明： model_list = [model_instance1
在ModelArts中导入模型时，支持用户自己选择HTTP和HTTPS两种传输协议，为保证数据传输的安全性，推荐用户使用更加安全的HTTPS协议。 数据完整性检查 推理部署功能模块涉及到的用户模型文件和发布到AIGallery的资产在上传过程中，有可能会因为网络劫持、数据缓存等原因，存在数据不一致的问题。Mo
e") print(predictor_object_list) 参数说明 查询服务列表，返回list，list大小等于当前用户所有已经部署的服务个数，list中每个元素都是Predictor对象，对象属性同本章初始化服务。 查询服务列表返回说明：service_list_resp
# 构建镜像 │ └── qwen-vl_install.sh # 安装模型运行环境 │ └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码
化。 量化的一般步骤是：1、对浮点类型的权重镜像量化并保存量化完的权重；2、使用量化完的权重进行推理部署。 什么是W4A16量化 W4A16量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数（约75%）。大幅降低小batch下的增量推理时延。 约束限制 支持AWQ W4A16、 per
JOBSTAT_SUBMIT_MODEL_FAILED，提交模型失败。 17 JOBSTAT_DEPLOY_SERVICE_FAILED，部署服务失败。 18 JOBSTAT_CHECK_INIT,审核作业初始化。 19 JOBSTAT_CHECK_RUNNING，审核作业正在运行中。
atch_size，优化代码，合理聚合、复制数据。 请注意，数据文件大小不等于内存占用大小，需仔细评估内存使用情况。 退出码139 请排查安装包的版本，可能存在包冲突的问题。 排查办法 根据错误信息判断，报错原因来源于用户代码。 您可以通过以下两种方式排查： 线上环境调试代码（仅适用于非分布式代码）
执行以下命令，下载代码。 git clone https://github.com/facebookresearch/DiT.git cd Dit 执行以下命令，安装依赖项。 pip install diffusers==0.28.0 accelerate==0.30.1 timm==0.9.16 准备数据集。
ma2系列和Qwen2系列模型。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装Eagle。 bash build.sh
ma2系列和Qwen2系列模型。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装Eagle。 bash build.sh
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