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使用OBS客户端上传文件的操作指导：上传文件 方法一：在Notebook中通过Moxing上传下载OBS文件 MoXing是ModelArts自研的分布式训练加速框架，构建于开源的深度学习引擎TensorFlow、PyTorch等之上，使用MoXing API可让模型代码的编写更加简单、高效。 MoXing提供了一
kets obs:bucket:ListBucket 镜像管理 ModelArts modelarts:image:register modelarts:image:listGroup 在镜像管理中注册和查看镜像。 保存镜像 SWR SWR Admin SWR Admin为SWR最大权限，用于：
训练作业选择的引擎版本，请参考查询引擎规格列表。 user_image_url 否 String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。 user_command 否 String 自定义镜像训练作业的启动命令。 log_url 否 String 训练作业日志的保存位置，是一个OBS
Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.3.912） 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912） 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink
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
user_image_url 否 String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。如：“100.125.5.235:20202/jobmng/custom-cpu-base:1.0”。 user_command 否 String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。形式为： “bash
是否必填 数据类型 engine_id 镜像ID 否 str、Placeholder engine_name 镜像名称 否 str、Placeholder engine_version 镜像版本 否 str、Placeholder image_url 镜像url 否 str、Placeholder
使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标 Prometheus是一款开源监控工具，ModelArts支持Exporter功能，方便用户使用Prometheus等第三方监控系统获取ModelArts采集到的指标数据。 本章节主要介绍如何通过Prometheus查看Lite
使用NLP的bert模型，详细代码和指导可参考Bert。 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
转站，需要配置OBS的使用权限。 配置SWR使用权限。搜索SWR，勾选“SWR FullAccess”。ModelArts的自定义镜像功能依赖镜像服务SWR FullAccess权限。 （可选）配置密钥管理权限。如果需要使用ModelArts Notebook的SSH访问功能，依
“文本生成”之外的类型（即自定义模型），则模型文件必须满足自定义模型规范（训练）才支持模型自定义训练。 当使用自定义镜像进行模型微调时，要确认镜像是否满足自定义镜像规范，否则无法成功完成自定义训练。 进入模型微调 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。 选择需要进
模型推理部署均需要通过OBS进行数据中转。 OBS OperateAccess 必选 SWR容器镜像仓库 授予子用户使用SWR服务权限。ModelArts的自定义镜像功能依赖镜像服务SWR FullAccess权限。 SWR OperateAccess 必选 CES云监控 授予子
在MaaS中创建模型 在ModelArts Studio大模型即服务平台使用基础模型创建个人专属模型。 场景描述 MaaS提供了基于昇腾云算力适配的开源大模型，您可以使用这些基础模型，结合自定义的模型权重文件，创建个人专属的模型。 创建成功的模型可以在ModelArts Studio大模型即服务平台进行调优、压缩、推理等操作。
训练作业的系统监控指标。具体请参见表6。 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。 resource_id String 训练作业的计费资源ID。 dataset_name
packages=packages) dependencies.append(dependency) 基于自定义镜像创建模型 适用于推理服务的脚本已经内置在自定义镜像中，镜像启动时会自动拉起服务的场景。 from modelarts.session import Session from
以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 产品形态 ModelArts提供多种产品形态，如下表所示。 表1 ModelArts产品形态介绍
在模型广场查看模型 在模型广场页面，ModelArts Studio大模型即服务平台提供了丰富的开源大模型，在模型详情页可以查看模型的详细介绍，根据这些信息选择合适的模型进行训练、推理，接入到企业解决方案中。 访问模型广场 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts
event_info String 事件信息，当前主要描述部署过程5个阶段的信息，后续可根据情况继续补充。这5个阶段分别是构建镜像、准备环境、调度资源、拉取镜像、启动模型。 occur_time Number 事件发生时间，距“1970.1.1 0:0:0 UTC”的毫秒数。 请求示例
将产生的模型发布至AI Gallery，共享给其他用户。 支持创建新版本 创建新版本，仅支持从ModelArts训练作业、OBS、模型模板、或自定义镜像中选择元模型。无法从原自动学习项目中，创建新版本。 支持删除模型或其模型版本 父主题： Standard自动学习
将产生的模型发布至AI Gallery，共享给其他用户。 支持创建新版本 创建新版本，仅支持从ModelArts训练作业、OBS、模型模板、或自定义镜像中选择元模型。无法从原自动学习项目中，创建新版本。 支持删除模型或其模型版本 父主题： 使用窍门
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