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否 16 Int 每个输出序列要生成的最大tokens数量。 top_k 否 -1 Int 控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在
eiCloud”并单击“安装”。 图1 安装VS Code插件 安装过程预计1~2分钟，如图2所示，请耐心等待。 图2 安装过程 安装完成后，系统右下角提示安装完成，导航左侧出现ModelArts图标和SSH远程连接图标，表示VS Code插件安装完成。 图3 安装完成提示 图4
/scripts/obs_pipeline.sh Step2 配置数据输入和输出 单击“增加训练输入”和“增加训练输出”，用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量：ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 O
自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景，则可以上传产品图片
2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存路径，如benchmark_parallel.csv。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel.csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark
2u", "instance_count": 1, "src_path": "https://infers-data.obs.xxx.com/xgboosterdata/", "dest_path": "https://infers-data.obs.xxx.com/output/",
/scripts/obs_pipeline.sh Step2 配置数据输入和输出 单击“增加训练输入”和“增加训练输出”，用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量：ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 O
镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc3。 Lite Server驱动版本要求23.0.6 PyTorch版本：2.1.0 确保容器可以访问公网。 文档更新内容 6.3.909版本相对于6.3.908版本新增如下内容： 文档中新增对Llama3.1的适配。 ModelLink框架和MindSpeed已升级到最新版本。
停止Notebook实例时，EVS还会持续计费。如果要停止计费，需删除Notebook实例。 训练作业：停止训练作业。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 在线服务：停止在线服务。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 专属资源池：删除专属资源池。按需计费的专属资源池，创建成功后即开始计费，在使用中会持续计
服务名称：填入步骤1中获取的“终端节点服务地址”。单击右侧验证按钮，系统将为您自动填入虚拟私有云、子网和节点IP。 创建内网域名：保持默认值。 确认规格无误后，单击“立即购买”后提交任务，界面自动跳转至终端节点列表页面。 创建DNS内网域名 新创建的在线服务对接的是专享版APIG，需要使用ModelArts
精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压A
计费时期。 queries_limit Long 查询次数。 price Float 价格。 请求示例 给指定的工作流购买资源包 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows{workflow_id}/service/packages
Integer 可用节点数。 count Integer 节点数。 specification String 节点规格。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/clusters 响应示例 状态码：200 服务部署规格列表。 { "total_count"
描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools/{pool_name}/workloads 响应示例 状态码：400
status_info String 状态描述，默认为空。该字段会补充显示状态的详细信息。如删除失败时，可通过该字段查看删除失败的原因。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/workspaces?limit=2&offset=3&sort_by=na
npu_memory_total Float npu总显存，单位MB。 npu_memory_usage Float 已使用npu显存，单位MB。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/{service_id}/monitor 响应示例 状态码：200
如下以查询训练作业状态为7，每页展示10条记录，指定到第1页，按照“job_name”排序并递增排列，查询作业名字中包含job的所有训练作业数据为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs?status=7&per_page=10&page=
Notebook创建后，“状态”为“运行中”。单击“操作”列的“打开”，进入JupyterLab，然后参考下图打开Terminal。 图1 打开Terminal 下载项目代码。 在Terminal执行如下命令下载项目代码。本例中，以图像分类模型resnet50模型为例。下载后的文件如图2所示，代码所在路径为“
1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成，部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code：获取方式见访问在线服务（APP认证）。 --t
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