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通过新建一个终端作为客户端来访问并测试该在线服务的功能。 图1 任务示意图 操作步骤 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1，已经把测试数据和代码打进镜像中。 docker pull swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud
可选的常用AI框架请参见推理支持的AI引擎。 当model_type设置为Image，表示以自定义镜像方式创建模型，此时swr_location为必填参数。Image镜像制作规范可参见创建模型的自定义镜像规范。 runtime 否 String 模型运行时环境，系统默认使用python2.7
# 本教程中需要的模型代码 └── Dockerfile # 构建镜像 └── qwen-vl_install.sh # 安装模型运行环境
参数类型 描述 cpu_image_url String cpu规格下对应镜像。 gpu_image_url String gpu或者Ascend规格下对应镜像。 image_version String 镜像版本。 请求示例 如下以查询北京四训练作业所有的公共引擎规格为例（引擎过多，只显示部分）。
准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练
ServerImageResponse 参数 参数类型 描述 arch String 服务器镜像架构类型。 ARM X86 image_id String 服务器镜像ID。 name String 服务器镜像名称。 server_type String 服务器类型。枚举值如下： BMS：裸金属服务器
在左上角的服务列表中，选择ModelArts服务，进入ModelArts管理控制台。 在ModelArts管理控制台，可正常创建Notebook、训练作业、注册镜像。 验证SFS权限。 在左上角的服务列表中，选择SFS服务，进入SFS管理控制台。 在SFS管理控制台，在SFS Turbo中单击右上角的
本文介绍如何使用Chatbox调用部署在ModelArts Studio上的DeepSeek模型，构建文案编辑器。 背景介绍 Chatbox是一款开源的跨平台AI客户端应用，支持多种主流语言模型（例如OpenAI的GPT系列、DeepSeek、Claude、Google Gemini P
础指标，也支持用户自定义一些指标项上报到AOM查看。 此外，还支持在ModelArts Lite Cluster上安装Prometheus开源监控工具，方便用户使用Prometheus工具在Lite Cluster集群内直接采集监控指标数据，具体参见使用Prometheus查看Lite
“/usr/train/”。 user_image_url String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。 user_command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。 spec_code String 训练作业资源规格。 gpu_type
口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测） 部署在线服务 使用大模型在ModelArts Standard创建AI应用部署在线服务 自定义镜像用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。
Cherry Studio是一款开源的多模型桌面客户端，支持Windows、macOS和Linux系统。它集成了多种主流大语言模型（例如OpenAI、DeepSeek、Gemini等），并支持本地模型运行。此外，它还具备丰富的功能，例如对话知识库、AI绘画、翻译、多模型切换等。 ModelArts
capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70'”。 原因：训练作业使用的镜像CUDA版本只支持sm_37、sm_50、sm_60和sm_70的加速卡，不支持sm_80。 处理建议：使用自定义镜像创建训练作业，并安装高版本的cuda以及对应的PyTorch版本。 查看训练作业
Insufficient memory. 根据补充信息，了解资源不足详情，参考FAQ处理。 正常 开始构建镜像。 Start to build image. - 异常 构建模型(xxx) 镜像失败，构建日志:\nxxx。 Failed to build image for model (%s
Standard推理服务支持VPC直连的高速访问通道配置 ModelArts Standard的WebSocket在线服务全流程开发 从0-1制作自定义镜像并创建模型 使用AppCode认证鉴权方式进行在线预测
Server资源，请参考Lite Server资源开通，购买Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 由于镜像是在西南-贵阳一区域，资源购买建议在西南-贵阳一区域上完成。 父主题： DeepSeek模型基于ModelArts Lite Server适配MindIE推理部署指导
日志提示“No module name 'unidecode'” 问题现象 从mindspore开源gitee中master分支下载的tacotron2模型，修改配置文件后上传ModelArts准备训练，日志报错提示：No module name 'unidecode'。 原因分析
日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version” 重装的包与镜像装CUDA版本不匹配 创建训练作业提示错误码ModelArts.2763 训练作业日志中提示 “AttributeError: module
process the new request 原因分析 该报错是因为发送预测请求后，服务出现停止后又启动的情况。 处理方法 需要您检查服务使用的镜像，确定服务停止的原因，修复问题。重新创建模型部署服务。 父主题： 服务部署
String 否 当使用自定义镜像或自定义命令时可以省略，当使用预置命令提交训练作业时需要指定该参数。 --name String 否 训练作业名称。 --description String 否 训练作业描述信息。 --image-url String 否 自定义镜像SWR地址，遵循or
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