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MaaS使用场景和使用流程 ModelArts Studio大模型即服务平台（后续简称为MaaS服务），提供了简单易用的模型开发工具链，支持大模型定制开发，让模型应用与业务系统无缝衔接，降低企业AI落地的成本与难度。 当您第一次使用MaaS服务时，可以参考快速入门使用ModelArts
> AI应用 > 我的订阅”页面，选择并展开订阅的目标模型。在版本列表单击“部署”，可以将订阅的ModelArts模型部署为“在线服务”、“批量服务”或“边缘服务”，详细操作步骤请参见部署服务。 使用订阅的HiLens技能： 在“产品订购 > 订单管理 > AI Gallery”页
GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导 场景描述 本文将介绍在GP Ant8裸金属服务器中，使用DeepSpeed框架训练GPT-2（分别进行单机单卡和单机多卡训练）。 训练完成后给出自动式生成内容，和交互式对话框模式。 背景信息 Megatron-DeepSpeed
StyleGan算子高级参数 参数名 默认值 参数说明 resolution 256 生成正方形图像的高宽，大小需要是2的次方。 batch-size 8 批量训练样本个数。 total-kimg 300 总共训练的图像数量为total_kimg*1000。 generate_num 300 生成
createWorker 更新标注成员 workforce updateWorker 删除标注成员 workforce deleteWorker 批量删除标注成员 workforce batchDeleteWorker 创建标注团队 workforce createWorkforce 更新标注团队
专属资源池 专属资源池的费用已在购买时支付，部署服务不再收费。 专属资源池的费用请参考专属资源池计费项。 - - 存储资源 对象存储OBS 用于存储批量部署服务的输入和输出数据。 具体费用可参见对象存储价格详情。 注意： 存储到OBS中的数据需在OBS控制台进行手动删除。如果未删除，则会按照OBS的计费规则进行持续计费。
input_shape=input_ids:[1,77] precision_mode=enforce_fp32 对于本次AIGC迁移，为了方便对多个模型进行转换，可以通过批量模型转换脚本自动完成所有模型的转换。 执行以下命令，创建并进入static_shape_convert目录。 mkdir -p /home
createWorker 更新标注成员 workforce updateWorker 删除标注成员 workforce deleteWorker 批量删除标注成员 workforce batchDeleteWorker 创建标注团队 workforce createWorkforce 更新标注团队
入门案例：快速创建一个物体检测的数据集 本节以准备训练物体检测模型的数据为例，介绍如何针对样例数据，进行数据分析、数据标注等操作，完成数据准备工作。在实际业务开发过程中，可以根据业务需求选择数据管理的一种或多种功能完成数据准备。此次操作分为以下流程： 准备工作 创建数据集 数据分析
精度调优总体思路 PyTorch大模型训练的精度问题的分析、定位可以参考如下思路： 大模型训练通常使用多机训练，鉴于多机训练复现问题的成本较高，且影响因子较多，建议用户先减少模型层数，使模型能够单机训练，确认单机训练是否也存在精度问题，若存在，则使用下述手段定位精度问题，使得单机精度达标，然后再恢复层数拉起多机训练。
单击“本地上传”可以本地批量导入超参，需要按模板填写超参且总数不能超过100条，否则会导入失败。 说明： 为保证数据安全，请勿输入敏感信息，例如明文密码。 环境变量 - 根据业务需求增加环境变量。训练容器中预置的环境变量请参见管理训练容器环境变量。 单击“本地上传”可以本地批量导入环境变量，
准备数据 本教程使用自定义数据集，数据集的介绍及下载链接参考自定义数据。 自定义数据 Qwen-VL指令微调数据：Qwen-VL-Chat微调的数据需要用户自行制作，需要准备一个JSON文件存放训练样本，每个样本需包含id和对话内容。对话内容按user和assistant轮流发言
准备数据 本教程使用自定义数据集，数据集的介绍及下载链接参考自定义数据。 自定义数据 Qwen-VL指令微调数据：Qwen-VL-Chat微调的数据需要用户自行制作，需要准备一个JSON文件存放训练样本，每个样本需包含id和对话内容。对话内容按user和assistant轮流发言
f-935f6a27414d&dim.1="model_id,3773b058-5b4f-4366-9035-9bbd9964714a。 批量查询监控指标时，多维度dim使用样例： "dimensions": [ { "name": "service_id", "value":
哪里可以了解Atlas800训练服务器硬件相关内容 场景描述 本文提供Atlas800训练服务器硬件相关指南，包括三维视图、备件信息、HCCL常用方法以及网卡配置信息。 Atlas 800训练服务器三维视图 Atlas 800 训练服务器（型号9000）是基于华为鲲鹏920+Sn
根据置信度筛选。 slice_thickness 否 String DICOM层厚，通过层厚筛选样本。 study_date 否 String DICOM扫描时间。 time_in_video 否 String 视频中某个时间。 表5 SearchLabels 参数 是否必选 参数类型 描述 labels
训练作业的运行参数列表。 pool_id 否 String 资源池ID。 property 否 String 属性名。 req_uri 否 String 批量任务中调用的推理路径。 result_type 否 Integer 自动分组结果处理方式。可选值如下： 0：保存到OBS 1：保存到样本 samples
Instance is %s in node(%s), %s - 正常 当前边缘服务状态为xxx Service status is %s. - 异常 批量服务失败，请稍后重试。错误信息：xxx Failed to %s batch service, retry later. Error message:
AI开发平台ModelArts ModelArts CommonOperations ModelArts Dependency Access 模型管理/在线服务/批量服务/边缘服务/边缘部署专属资源池 对象存储服务OBS OBS Administrator 云监控服务CES CES ReadOnlyAccess
训练作业的运行参数列表。 pool_id String 资源池ID。 property String 属性名。 req_uri String 批量任务中调用的推理路径。 result_type Integer 自动分组结果处理方式。可选值如下： 0：保存到OBS 1：保存到样本 samples
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