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authentication information: decrypt token fail”。请获取正确的token填入X-Auth-Token,进行预测。如何获取Token请参考获取IAM用户Token。 APIG.1009 AppKey和AppSecret不匹配 当服务预测使用的AppKey和
charging_mode String 计费模式。 COMMON:同时支持包周期和按需 POST_PAID:按需模式 PRE_PAID:包周期 cloud_server CloudServer object 云服务信息。 endpoints_response Array of Endpoints
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其可见该资产。 管理模型可用范围 仅当发布模型时,“可用范围”启用“申请用户可用”时,才支持管理模型的可用范围。管理操作包含如何添加可使用资产的新用户、如何审批用户申请使用资产的请求。 添加可使用资产的新用户。 模型发布成功后,如果模型所有者要新增可使用资产的新用户,则可以在模型详情页添加新用户。
otebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模
charging_mode String 计费模式。 COMMON:同时支持包周期和按需 POST_PAID:按需模式 PRE_PAID:包周期 cloud_server CloudServer object 云服务信息。 endpoints_response Array of Endpoints
PlaceholderType.STR, default="True", description="是否使用jpeg预处理加速算子(仅支持jpeg格式数据),可加速数据读取,提升性能,默认启用。如果数据格式不是jpeg格式,开启数据清洗功能即可使用")) ] ), inputs=[wf
处理完单一sample 注:labels中用-100填充的地方,表示会被loss_mask给mask掉 训练数据构造:在 _filter 函数中会读取 MOSS 数据集的“Human”和“MOSS”字段的文本内容,并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>
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rk_dir}/datasets/pixart-sigma-toy-dataset 修改数据集格式: 只需在数据集根目录创建个.py文件,读取其数据集格式做成flux数据集即可。 vim ${work_dir}/datasets/data.py #---------------data
SmartTaskConfig 参数 参数类型 描述 algorithm_type String 自动标注的算法类型。可选值如下: fast:快速型,仅使用已标注样本进行训练 accurate:准确型,除已标注样本外,会额外使用未标注的样本做半监督训练 ambiguity Boolean
Gallery的模型微调,则需要在“模型文件”添加gallery_train文件夹,文件夹内容参考表1。 gallery_train文件夹必须是一级目录直接上传,否则会被判定不符合自定义模型规范,无法使用模型微调。 如果自定义模型的模型文件不符合gallery_train文件列表要求或文件内容为空,都将不能正常进行模型微调。
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在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 若需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。
处理完单一sample 注:labels中用-100填充的地方,表示会被loss_mask给mask掉 训练数据构造:在 _filter 函数中会读取 MOSS 数据集的“Human”和“MOSS”字段的文本内容,并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>
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署模型为在线服务中的“支持APP认证”参数)。对于已部署的在线服务,ModelArts支持修改其配置开启AppCode认证。 本文主要介绍如何修改一个已有的在线服务,使其支持AppCode认证并进行在线预测。 前提条件 提前部署在线服务,具体操作可以参考案例:使用ModelArts
注意:推理应用开发时,需要使用模型的Resize功能,改变输入的shape。而且Resize操作需要在数据从host端复制到device端之前执行,下面是一个简单的示例,展示如何在推理应用时使用动态Shape。 import mindspore_lite as mslite import numpy as np from
下。工具相关介绍在benchmark代码目录。 约束限制 当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤三:上传代码包和权重文件中已经上传过AscendCloud-LLM-x
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