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predict(inputs)[0].get_data_to_numpy() print(outputs.shape) # (8, 1000) 动态分辨率 动态分辨率可以用于设置输入图片的动态分辨率参数。适用于执行推理时，每次处理图片宽和高不固定的场景，该参数需要与input_shape配合使用，input
root_url的组成为：https:{jupyterlab域名}/{INSTANCE_ID}/grafana。域名和INSTANCE_ID可以从打开的jupyterLab页面地址栏获取，如下： Serve_from_sub_path设置为true 保存Notebook镜像。 进入Notebook控制台，单击“开发空间
"property" : { "@modelarts:color" : "#3399ff" } } ] } 根据响应可以了解数据集详情，其中“status”为“1”表示数据集创建成功且状态正常。 调用查询样本列表接口根据数据集ID获取数据集的样本详情。 请求消息体：
gpu_type String 资源规格GPU的类型。 spec_code String 云资源的规格类型。 max_num Integer 可以选择的最大节点数量。 unit_num Integer 计价单元个数。 storage String 资源规格的ssd大小。 interface_type
分如何计费，请您关注，避免造成不必要的资源浪费。 节点配置 数据标注参数配置 labeling_input：选择预先创建的数据集即可，版本可以不用选择。 task_name：填写需要创建的标注任务名称即可。 说明： 首次运行需要配置，会自动创建新的标注任务，后续不建议进行修改，使用同一个标注任务进行数据标注。
权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置接续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间
约束限制 总览页面打开的CodeLab不支持此项功能，但是如果用户在AI Hub中打开了可用的案例，会自动跳转到CodeLab中，此时是可以使用这项功能的。 如果切换了Notebook的规格，那么只能在Notebook进行单机调测，不能进行分布式调测，也不能提交远程训练任务。
scripts/install.sh，该命令用于git clone完整的代码包和安装必要的依赖包，每次启动训练作业时会执行该命令安装。 您可以在Notebook中导入完代码之后，在Notebook运行sh scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包，然
<模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone
<模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone
权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置接续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间
权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置接续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间
情况下，有的实例正常，有的实例异常。正常的实例会产生费用，此时服务状态是concerning。 failed：失败，服务部署失败，失败原因可以查看事件和日志标签。 stopped：停止。 finished：只有批量服务会有这个状态，表示运行完成。 sort_by 否 String
le的过程。 --model-output：量化模型权重保存路径。 --smooth-strength：平滑系数，推荐先指定为0.5，后续可以根据推理效果进行调整。 --per-token：激活值量化方法，若指定则为per-token粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。
= os.path.join(base_local_path, "train/") # 这里提前将训练脚本放在了obs中，实际上训练脚本可以是任何来源，只要能够放到Notebook里边就行 session.obs.download_file(os.path.join(base_bucket_path
填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据
duration=1)] # （可选）设置在线服务运行时间 ) 参数“model_id”代表将部署成在线服务的模型。“model_id”可以通过查询模型列表或者ModelArts管理控制台获取。 部署服务到专属资源池 from modelarts.config.model_config
是否使用词表并行；默认值为1表示开启并行，取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型（如llama2系模型），关闭并行可以减少推理时延，对于词表较大的模型（如qwen系模型），开启并行可以减少显存占用，以提升推理吞吐量。 export USE_PFA_HIGH_PRECISION_MODE=1
168.20.0/24重叠，否则会和专属资源池的网段发生冲突，因为专属资源池的默认网段为192.168.20.0/24。专属资源池实际使用的网段可以在资源池的详情页面查看“网络”获取。 条件二：SFS Turbo网段不能与172网段重叠，否则会和容器网络发生冲突，因为容器网络使用的是172网段。
是否使用词表并行；默认值为1表示开启并行，取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型（如llama2系模型），关闭并行可以减少推理时延，对于词表较大的模型（如qwen系模型），开启并行可以减少显存占用，以提升推理吞吐量。 export USE_PFA_HIGH_PRECISION_MODE=1
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