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特征，然后在最后再落入自己的分类中。 由于一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升，但是Fine Tune能够在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果。Fine Tune的好处在于不用完全重新训练模型，从而提高效率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 service_id 是 String 服务ID。 node_id 是 String 边缘节点ID。在IEF上创建边缘节点后可得到。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过
4_data值为string类型。 方式四：使用Java语言发送预测请求 下载Java SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Java环境中集成API请求签名的SDK。 （可选）当预测请求的输入为文件格式时，Java工程依赖httpmime模块。 在工程“libs”中增加httpmime-x
2.6，PyTorch 1.10，可以接受切换MindSpore。 - 业务编程语言、框架、版本。 C++/Python/JAVA等。 例如：业务逻辑使用JAVA，推理服务模块使用C++自定义实现推理框架，Python 3.7等。 - CPU使用率 业务中是否有大量使用CPU的代码
功能，在智能标注以及数据采集筛选过程中，将自动标注出难例，建议对难例数据进一步确认标注，然后将其加入训练数据集中，使用此数据集训练模型，可得到精度更高的模型。首先，针对智能标注和采集筛选任务，难例的发现操作是系统自动执行的，无需人工介入，仅需针对标注后的数据进行确认和修改即可，提
类型。 方式二：使用Java语言通过AppKey+AppSecret认证鉴权方式发送预测请求 下载Java SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Java环境中集成API请求签名的SDK。 创建Java类，进行预测请求。 由于在APIG的Java SDK中，“request
初始化训练作业，将数据下载到local_path中。 执行训练任务，用户的代码需要将训练输出保存在4指定的local_path中。 将训练任务得到的输出上传到4指定的obs_path中，日志上传到7指定的log_url中。 多次调试，与单机调测时8作用相同。 查询训练支持的工作节点类型，与单机调测时9相同。
会产生费用。 创建模型的几种场景 从训练作业中导入模型文件创建模型：在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型创建为模型，用于部署服务。 从OBS中导入模型文件创建模型：如果您使用常用框架在本地完成模型开发和训练，可以将本地的模
data值为string类型。 方式二：使用Java语言发送预测请求 下载Java SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Java环境中集成API请求签名的SDK 创建Java类，进行预测请求。 由于在APIG的Java SDK中，“request.setBody(
ama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构，此处以llama2-13B为例（权重文件可能变化，以下仅为举例）： obs://<bucket_name>/model
不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 ${image_name} 为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size：表示共享内存，用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件，因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容
ama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构，此处以llama2-13B为例（权重文件可能变化，以下仅为举例）： obs://<bucket_name>/model
a2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-o
a2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-o
码。若Notebook环境挂载了SFS Turbo，则源码文件会下载至SFS Turbo中。最后选择Notebook中“保存镜像”，则可以得到新的镜像环境。 若用户希望修改源码，则需要在Notebook环境中直接访问并编辑源码文件。 父主题： 准备镜像
ModelLink端到端的大语言模型方案 |——megatron/ # 注意：该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 父主题： 准备镜像
ama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构，此处以llama2-13B为例（权重文件可能变化，以下仅为举例）： obs://<bucket_name>/model
ModelLink端到端的大语言模型方案 |——megatron/ # 注意：该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 父主题： 准备镜像
ModelLink端到端的大语言模型方案 |——megatron/ # 注意：该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 父主题： 准备镜像
Standard推理服务访问公网方案 本章节提供了推理服务访问公网的方法。 应用场景 推理服务访问公网地址的场景，如： 输入图片，先进行公网OCR服务调用，然后进行NLP处理； 进行公网文件下载，然后进行分析； 分析结果回调给公网服务终端。 方案设计 从推理服务的算法实例内部，访问公网服务地址的方案。如下图所示：
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