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#其他依赖文件所在的目录 |---otherfile.py #其他依赖文件 在启动文件中，建议用户参考以下方式获取依赖文件所在路径，即示例中的otherfile_path。 import os current_path = os.path.dirname(os
托管模型到AI Gallery AI Gallery上每个资产的文件都会存储在线上的AI Gallery存储库（简称AI Gallery仓库）里面。每一个模型实例视作一个资产仓库，模型实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如，模型名称为“Test”，则AI Gallery仓库有个
标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成，按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个
标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成，按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个
托管数据集到AI Gallery AI Gallery上每个资产的文件都会存储在线上的AI Gallery存储库（简称AI Gallery仓库）里面。每一个数据集实例视作一个资产仓库，数据集实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如，模型名称为“Test”，则AI Gallery仓
子网：选择“使用已有”，选择子网。 弹性公网IP：勾选创建的弹性公网IP。 单击“确定”。 配置DNAT规则。 通过添加DNAT规则，则可以通过映射方式为VPC内的Server提供SSH访问服务，一个Server的一个端口对应一条DNAT规则，一个端口只能映射到一个EIP，不能映射到多个EIP。
的一致性校验。obsutil、OBS Browser+以及OBS SDK都支持在上传对象时进行一致性校验，您可以根据自己的业务选择任意一种方式进行校验。详见校验上传对象的一致性。 以OBS Browser+为例，如图1。使用OBS Browser+上传数据，开启MD5校验，动态加
任务类型 选择数据集支持用于什么类型的训练模型。 运行平台 选择数据集额外支持的运行平台。 设置运行平台后，当资产上架后，该资产支持通过订阅的方式同步到所选运行平台使用。 设置运行平台后，单击“设置”，在弹窗中可以自定义设置运行平台的资产标签，且标签可以被一起同步至运行平台。 数据集描述
标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成，按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个
AI Gallery（新版） AI Gallery使用流程 发布和管理AI Gallery模型 发布和管理AI Gallery数据集 发布和管理AI Gallery项目 发布和管理AI Gallery镜像 发布和管理AI Gallery中的AI应用 使用AI Gallery微调大师训练模型
String 属性名。 req_uri String 批量任务中调用的推理路径。 result_type Integer 自动分组结果处理方式。可选值如下： 0：保存到OBS 1：保存到样本 samples Array of SampleLabels objects 需要进行自动标注的样本标注信息列表。
标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成，按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个
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S服务指定路径，输入和输出数据需要配置2个地方： 训练代码中需解析输入路径参数和输出路径参数。ModelArts Standard推荐以下方式实现参数解析。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 import argparse # 创建解析 parser =
不允许的方法 请确认 HTTP 方法是否正确 408 ModelArts.4205 Connection timed out. 连接后端服务超时 连接在线服务超时，重试或者等待一段时间 408 ModelArts.6100 The request timed out. Please
期的推理结果。 curl https://127.0.0.1:8080/${推理服务的请求路径} 推理部署示例 本节将详细说明以自定义引擎方式创建模型的步骤。 创建模型并查看模型详情 登录ModelArts管理控制台，进入“模型管理”页面中，单击“创建模型”，进入模型创建页面，设置相关参数如下：
fest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 1：按manifest文件导入 imported_sample_count Long 已导入的样本数量。 i
参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 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 若镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 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 若镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
购买ECS ECS服务器挂载SFS Turbo ECS服务器中手动挂载SFS Turbo步骤如下： 用户可通过CloudShell或SSH等方式登录并访问ECS服务器，进入ECS终端界面。创建/mnt/sfs_turbo目录作为挂载目录 ，命令为：mkdir /mnt/sfs_turbo。
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