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inputs={"images" : model.input}, outputs={"scores" : model.output} ) # 定义保存路径 builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder('./mnist_keras/')
etrain/ train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf
retrain/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/model/llama2-70B
或“未标注”页签,然后单击左上角“添加数据”,选择添加数据。 图7 添加数据 在弹出的导入对话框中,选择数据来源和导入方式,选择导入的数据路径和数据标注状态。 图8 添加图片 在导入对话框中,单击“确定”,完成添加数据的操作。 您添加的图片将自动呈现在“全部”的图片列表中,也可单
URL。如果有queryString,那么在params栏中添加参数。在header中添加认证信息(不同认证方式有不同header,跟https的推理服务相同)。选择单击右上的connect按钮,建立WebSocket连接。 图2 获取API接口调用公网地址 如果信息正确,右下角连接状态处会显示:CONNECTED;
定期针对镜像进行安全扫描,及时安装补丁修复漏洞。增加健康检查接口,确保健康检查可以正常返回业务状态,便于告警和故障恢复。容器应该采用https的安全传输通道,并使用业界推荐的加密套件保证业务数据的安全性。 部署上线 部署服务时,需要注意为服务设置合适计算节点规格,防止服务因资源
使用场景:数据集创建节点的输出作为数据集数据标注节点的输入。 from modelarts import workflow as wf # 定义数据集输出路径参数 dataset_output_path = wf.Placeholder(name="dataset_output_path", placeholder_type=wf
我的发布”页面,单击目标资产右侧的“下架”,在弹框中确认资产信息,单击“确定”完成下架。 资产下架后,已订阅该资产的用户可继续正常使用,其他用户将无法查看和订阅该资产。 图6 下架资产 资产下架成功后,操作列的“下架”会变成“上架”,您可以通过单击“上架”将下架的资产重新共享到AI Gallery中。
方操作下的“停止”即可停止Notebook计费。检查是否有带云硬盘EVS存储的Notebook。如果有,停止并删除该Notebook,即可停止EVS计费。 进入“ModelArts>模型训练>训练作业”页面,检查是否有“运行中”的训练作业。如果有,单击该作业列表右方操作下的“停止”即可停止计费。
“我的发布”:可以查看个人发布的算法信息,如浏览量、收藏量、订阅量等。通过右侧的“上架”、“下架”或“删除”可以管理已发布的算法。资产下架后,已订阅该资产的用户可继续正常使用,其他用户将无法查看和订阅该资产。下架后的资产可以重新上架。资产未被订阅时可以删除资产。 “我的订阅”:可以查看个人订
方操作下的“停止”即可停止Notebook计费。检查是否有带云硬盘EVS存储的Notebook。如果有,停止并删除该Notebook,即可停止EVS计费。 进入“ModelArts>模型训练>训练作业”页面,检查是否有“运行中”的训练作业。如果有,单击该作业列表右方操作下的“停止”即可停止计费。
产信息,单击“确定”完成下架。 资产下架后,已订阅该资产的用户在时长限制期内可继续正常使用,其他用户将无法查看和订阅该资产。 图6 下架资产 资产下架成功后,操作列的“下架”会变成“上架”,您可以通过单击“上架”将下架的资产重新共享到AI Gallery中。 父主题: 发布分享
资产信息,单击“确定”完成下架。 资产下架后,已订阅该资产的用户在时长限制期内可继续正常使用,其他用户将无法查看和订阅该资产。 图4 下架资产 资产下架成功后,操作列的“下架”会变成“上架”,您可以通过单击“上架”将下架的资产重新共享到AI Gallery中。 父主题: 发布分享
tuning”表示子图调优,“operator tuning”表示算子调优。 其中,“ge.op_compiler_cache_mode”在该场景下必须设置为“force”,表示该场景下要强制刷新缓存,保证AOE调优后的知识库能够命中,实现模型调优。示例如下: # config.ini [ascend_context]
异步发生,性能瓶颈在此过程中体现。在PyTorch的动态图机制下,算子被CPU逐个下发到NPU上执行。一方面,理想情况下CPU侧算子下发会明显比NPU侧算子执行更快,此时性能瓶颈主要集中在NPU侧;另一方面,理想情况下NPU侧算子计算流水线一直执行,不会出现NPU等待CPU算子下
newbert.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path="./您的权重文件本地存储路径/.") 后续操作 自定义模型文件构建完成后,可以参考托管模型到AI Gallery将模型文件托管至AI Gallery。建议托管的模型文件列表参见表2。
态”从“未审批”变成“已拒绝”。 下架和删除资产 AI Gallery中已上架的资产支持下架操作。 AI Gallery只支持下架模型资产、数据集资产或镜像资产。 在AI Gallery首页,选择右上角“我的Gallery”。 在“我的资产”下,查看已上架的数据集资产、模型资产或镜像资产。
信息。 在“流水账单”列表页,罗列该账号下各种产品类型,每个任务产生的费用详细。您可以单击“操作 > 详情”,查看使用量详情。可拖动详情下方的进度条,查看“使用量”、“应付金额”等信息。 图1 流水账单 在“明细账单”列表页,罗列了该账号下各种资源的计费模式、使用量和单价等信息。
信息。 在“流水账单”列表页,罗列该账号下各种产品类型,每个任务产生的费用详细。您可以单击“操作 > 详情”,查看使用量详情。可拖动详情下方的进度条,查看“使用量”、“应付金额”等信息。 图1 流水账单 在“明细账单”列表页,罗列了该账号下各种资源的计费模式、使用量和单价等信息。
orFlow-1.8”的环境中安装Shapely。 打开一个Notebook实例,进入到Launcher界面。 在“Notebook”区域下,选择“TensorFlow-1.8”,新建一个ipynb文件。 在新建的Notobook中,在代码输入栏输入如下命令。 !pip install