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后请及时停止Notebook实例或删除。使用EVS做存储时，需同时清理存储到EVS中的数据。 CodeLab计费：在体验CodeLab时，切换为付费规格后会收费，使用完后请在JupyterLab界面及时停止Notebook实例。 训练作业：训练作业运行时会收取费用，使用完请及时停
AI推理应用运行在昇腾设备上一般有两种方式： 方式1：通过Ascend PyTorch，后端执行推理，又称在线推理。 方式2：通过模型静态转换后，执行推理，又称离线推理。 通常为了获取更好的推理性能，推荐使用方式2的离线推理。下文将以Diffusers img2img onnx
成授权。 创建用户并加入用户组。 在IAM控制台创建用户，并将其加入步骤1中创建的用户组。 用户登录并验证权限。 新创建的用户登录控制台，切换至授权区域，验证权限： 在“服务列表”中选择ModelArts，进入ModelArts主界面，选择不同类型的专属资源池，在页面单击“创建”
成授权。 创建用户并加入用户组。 在IAM控制台创建用户，并将其加入步骤1中创建的用户组。 用户登录并验证权限。 新创建的用户登录控制台，切换至授权区域，验证权限： 在“服务列表”中选择ModelArts，进入ModelArts主界面，选择不同类型的专属资源池，在页面单击“创建”
签名后的原样本地址。 version_id String 数据处理任务的版本ID。 请求示例 查询数据处理任务版本的结果展示 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/processor-tasks/{task_id}/versions/{version_id}/results
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
"source": "https://test.obs.{ma_endpoint}.com:443/DATASETS/input/145862135_ab710de93c_n.jpg......", "preview": "https://test.obs
重启AI应用，使环境变量的新增、修改、删除生效。 当AI应用的状态为“运行中”时，则在“运行资源设置”处，单击“重启”。 当AI应用的状态为非“待启动”时，则环境变量的变更会随应用启动自动生效。 管理AI应用可见范围 创建AI应用时，默认“可见范围”是“私密”，且“仅自己可见”。创建完成后，支持修改可见范围。
修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图5 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前，针对Qwen系列模型（qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b）中的tokenizer 文件，需要修改代码。
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python3 python3-pip && \ pip3 install --trusted-host https://repo.huaweicloud.comxxx -i https://repo.huaweicloud.comxxx/repository/pypi/simple
际通用的AES算法。 传输中的数据保护 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
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在Dify中创建Agent进行编排，在右上角单击“Agent 设置”，选择上一步配置好的模型进行使用。 在Agent设置中可以看到Dify已自动将Agent Mode切换到了Function Calling模式。 图1 Agent设置 在“编排”页面的“提示词”文本框，输入以下信息。 你是一位乐于助人的AI助手。在回答用户问题时，你需要：1
创建LoRA微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
多项目时，展开“所属区域”，从“项目ID”列获取子项目ID。 调用API获取项目ID 项目ID通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为GET https://{iam-endpoint}/v3/projects，其中{iam-endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点处获取。
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
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