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问通道、不同的传输协议)。 图1 认证方式、访问通道、传输协议 当前ModelArts支持访问在线服务的认证方式有以下方式(案例中均以HTTPS请求为例): Token认证:Token具有时效性,有效期为24小时,需要使用同一个Token鉴权时,可以缓存起来,避免频繁调用。 AK
据业务实际情况,使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一:使用公开数据集 ShareGPT下载地址: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_un
确认服务的部署区域,获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体: URI格式:POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens 请求消息头:Content-Type →application/json
确认服务的部署区域,获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体: URI格式:POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens 请求消息头:Content-Type →application/json
理。 设置模型的参数,如图13所示。 元模型来源:从容器镜像中选择。 容器镜像所在的路径:单击选择前面创建的镜像。 容器调用接口:选择HTTPS。 host:设置为8443。 部署类型:选择在线部署。 图13 设置模型参数 填写apis定义,单击“保存”生效。apis定义中指定输入为文件,具体内容参见下面代码样例。
和调试的模型进行统一管理。 约束与限制 自动学习项目中,在完成模型部署后,其生成的模型也将自动上传至模型列表中。但是自动学习生成的模型无法下载,只能用于部署上线。 创建模型、管理模型版本等功能目前是免费开放给所有用户,使用此功能不会产生费用。 创建模型的几种场景 从训练作业中导入
a、ShareGPT。也可以根据业务实际情况,使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 公开数据集下载地址: ShareGPT: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT
a、ShareGPT。也可以根据业务实际情况,使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 公开数据集下载地址: ShareGPT: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT
据业务实际情况,使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一:使用公开数据集 ShareGPT下载地址: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_un
如果推理需要使用npu加速图片预处理,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本里面。内容如下: git clone https://gitee.com/ascend/vision.git vision_npu cd vision_npu git checkout
所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD
所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD
or: _pad() got an unexpected keyword argument 'padding_side' 解决方法: 1、下载最新的tokenization_chatglm.py,替换原来权重里的tokenization_chatglm.py。 https://huggingface
资源池的创建、续费、退订等与计费相关的功能。 CCE cce:cluster:list cce:cluster:get 获取CCE集群列表、集群详情、集群证书等信息。 KMS kms:cmk:list kms:cmk:getMaterial 获取用户创建的密钥对列表信息。 AOM aom:metric:get
所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD
因此示例代码中提供了三种训练数据加载方式。 cifar-10数据集下载链接,单击“CIFAR-10 python version”。 尝试基于torchvision获取cifar10数据集。 基于数据链接下载数据并解压,放置在指定目录下,训练集和测试集的大小分别为(50000,
API改造成支持OBS路径的形式。 写h5到OBS = 写h5到本地缓存 + 上传本地缓存到OBS + 删除本地缓存 从OBS读h5 = 下载h5到本地缓存 + 读取本地缓存 + 删除本地缓存 即将以下代码写在运行脚本的最前面,就能使运行过程中的to_hdf和read_hdf支持OBS路径。
所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/app-auth/{service_id}/apis { "workspace_id"
一般来说,推理时指定的inputShape和用户的业务及推理场景紧密相关,可以通过原始模型推理脚本或者网络模型进行判断。需要把Notebook中的模型下载到本地后,再放入netron官网中,查看其inputShape。 如果netron中没有显示inputShape,可能由于使用了动态sha