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ModelArts服务部署了漏洞扫描服务并自行进行例行扫描,能快速发现漏洞并能及时修复。 ModelArts服务通过统一的安全管控平台对云上资源进行安全运维。 ModelArts服务部署了态势感知服务,以感知攻击现状,还原攻击历史,同时及时发现合规风险,对威胁告警及时响应。 Mo
在模型详情页,选择“模型文件”页签。单击文件名称即可在线预览文件内容。 仅支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 下载文件 在模型详情页,选择“模型文件”页签。单击操作列的“下载”,即可下载文件到本地。 删除文件 在模型详情页,选择“模型文件”页签。单击操作列的“删除”,确认后即可将已经托管的文件从AI
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬
import_path String 导入的OBS路径或manifest路径。 导入manifest时,path必须精确到具体manifest文件。 导入为目录时,目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_type Integer 导入方式。可选值如下: 0:目录导入
选择技术文章所属分类。 3 输入摘要信息。 4 编辑技术文章的内容。右侧可以选择使用“富文本编辑器”或“markdown”方式编辑内容,也可上传附件,支持rar,zip,doc,docx,xls,xlsx,ppt,pptx,pdf,txt格式的附件,单个附件大小不超过20M,最多可传5个附件。
sample_name 否 String 根据样本名称搜索(含后缀名)。 sample_time 否 String 样本加入到数据集时,会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引,此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下: month:搜索往前30天至今天内添加的样本 day:搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本
的节点和k8s集群。请参见弹性集群k8s Cluster。 弹性裸金属:弹性裸金属提供不同型号的xPU裸金属服务器,您可以通过弹性公网IP进行访问,在给定的操作系统镜像上可以自行安装GPU&NPU相关的驱动和其他软件,使用SFS或OBS进行数据存储和读取相关的操作,满足算法工程师
单击Notebook的打开按钮时报“请求超时”错误? 使用CodeLab时报错kernel restart 使用SSH工具连接Notebook,服务器的进程被清理了,GPU使用率显示还是100% Notebook实例出现“Server Connection Error”错误 父主题: Standard
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬
Gallery首页,选择“资产集市 > 算法”,进入算法页面。 单击“发布”,弹出“选择云服务区域”,选择区域后单击“确定”跳转到“发布资产到AI Gallery”页面。 在发布资产页面,填写相关信息,发布资产。 如果是发布新资产。 “发布方式”选择“创建新资产”。 填写“资产标题”。即在AI
在线服务运行中但是预测失败时,如何排查报错是不是模型原因导致的 问题现象 在线服务启动后,当在线服务进入到“运行中”状态后,进行预测,预测请求发出后,收到的响应不符合预期,无法判断是不是模型的问题导致的不符合预期。 原因分析 在线服务启动后,ModelArts提供两种方式的预测:
Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行微调(fine-tuning)以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
新作业调度到该节点而受到影响,并且使本次作业不受污点影响。当前可识别的故障类型如下,可通过隔离码及对应检测方法定位故障。 表1 隔离码 隔离码 分类 子类 异常中文描述 检测方法 A050101 GPU 显存 GPU ECC错误。 通过nvidia-smi -a查询到存在Pending
s申请更多资源。 图5 报错信息 ECS、BMS节点创建失败? 查看资源池失败报错信息: 包含错误码,如:Ecs.0000时,可查看弹性云服务器 ECS_错误码查看详细的错误信息及处理措施。 包含错误码,如:BMS.0001时,可查看裸金属服务器 BMS_错误码查看详细的错误信息及处理措施。
#启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境,确保之前启动服务为vllm接口,进入到benchmark_eval目录下,执行如下命令。
ts自动学习页面中,添加或删除数据。 添加文件 在“未标注”页签下,可单击页面左上角的“添加数据”,您可以在弹出对话框中,选择本地文件上传。 上传文件格式需满足文本分类型的数据集要求。 删除文本对象 在“已标注”页签或“未标注”页签下,选中需要删除的文本对象,单击页面左上角的“删
”,则其中人名“Barack Hussein Obama II”的start_index为0,end_index为23。 文本内容为“截止到2018年底,本公司人员规模已经超过100”,则其中时间“2018年底”的start_index为3,end_index为9。 @modelarts:end_time
模型支持部署的服务类型。 版本数量 模型的版本数量。 请求模式 在线服务的请求模式。 同步请求:单次推理,可同步返回结果(约<60s)。例如: 图片、较小视频文件。 异步请求:单次推理,需要异步处理返回结果(约>60s)。例如: 实时视频推理、大视频文件。 创建时间 模型的创建时间。 描述
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