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查询插件模板 功能介绍 获取指定插件模板的详细信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/plugintempl
Step4 测试用户权限 由于4中的权限需要等待15-30分钟生效，建议在配置完成后，等待30分钟，再执行如下验证操作。 使用用户组02中任意一个子账号登录ModelArts管理控制台。在登录页面，请使用“IAM用户登录”方式进行登录。 首次登录会提示修改密码，请根据界面提示进行修改。
测试用户权限 由于权限配置需要等待15-30分钟生效，建议在配置完成后，等待30分钟，再执行如下验证操作。 使用用户组02中任意一个子用户登录ModelArts管理控制台。在登录页面，请使用“IAM用户登录”方式进行登录。 首次登录会提示修改密码，请根据界面提示进行修改。 验证ModelArts权限。
获取自动化搜索作业yaml模板的信息 功能介绍 获取自动化搜索作业yaml模板的信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{projec
获取自动化搜索作业yaml模板的内容 功能介绍 获取自动化搜索作业yaml模板的内容。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{projec
存储到OBS）。 接口约束 使用模板导入模型与不使用模板导入这两类导入方式的Body参数要求不一样。以下Body参数说明中以模板参数表示适合使用模板导入模型时填写的参数，非模板参数表示适合不使用模板导入时填写的参数，公共参数表示与导入方式无关的参数。 使用模板导入模型时(mode
├── eval_test.py # 启动脚本，建立线程池发送请求，并汇总结果 ├── service_predict.py # 发送请求的服务 执行精度测试启动脚本eval_test.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python eval_test.py \
执行精度测试启动脚本eval_test.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python eval_test.py \ --max_workers=1 \ --service_name=llama2-13b-chat-test \ --eval_dataset=ceval
训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示： 图1 训练性能测试流程 执行性能比较脚本 完成benchmark启动任务。 进入test-benchmark目录执行命令。 ascendfactory-cli performance <cfgs_yaml_file> --baseline
（只支持已安装docker环境的ECS）。 使用ma-cli image get-template命令查询镜像构建模板 ma-cli提供了一些常用的镜像构建模板，模板中包含了在ModelArts Notebook上进行Dockerfile开发的牵引指导。 $ ma-cli image
训练精度测试 流程图 训练精度测试流程图如下图所示： 图1 训练精度测试流程图 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，按自己实际情况。 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type>
训练精度测试 流程图 训练精度测试流程图如下图所示： 图1 训练精度测试流程图 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，按自己实际情况。 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type>
MMLU、CEVAL】评测，执行过程如下： 获取到训练权重后使用ascendfactory-cli、eval接口用mmlu、ceval数据集对训练后的结果进行评测 test-benchmark目录目录下执行命令 ascendfactory-cli eval <cfgs_yaml_file>
本案例介绍如何在Snt9B上进行分布式训练任务，其中Cluster资源池已经默认安装volcano调度器，训练任务默认使用volcano job形式下发lite池集群。训练测试用例使用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_
Standard模型部署 ModelArts Standard提供模型、服务管理能力，支持多厂商多框架多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如，智慧交通项目中，在获得训练好的模型后，需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署，需要一次性部署到不
ModelArts提供了集群视图、节点视图、用户视图、任务视图和任务详细视图这5个模板，这些模板在Grafana官方文档可以搜索下载，您导入模板配置Dashboards时，可直接使用。 表1 模板下载地址 模板名称 下载地址 集群视图 https://cnnorth4-modelarts-sdk
8.3-aarch64-d910-20220906 加载镜像构建模板。 执行ma-cli image get-template命令查询镜像模板。 然后执行ma-cli image add-template命令将镜像模板加载到指定文件夹下，默认路径为当前命令所在的路径。例如：加载up
提前终止自动化搜索作业的某个trial。 获取自动化搜索作业yaml模板的信息 获取自动化搜索作业yaml模板的信息。 获取自动化搜索作业yaml模板的内容 获取自动化搜索作业yaml模板的内容。 表8 训练作业标签管理接口 API 说明 创建训练作业标签 创建训练作业标签，支持批量添
“数据增强”表示通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{pro
按照自己的场景需求选择相应的代码示例模板进行修改。编排过程主要分为以下几个步骤。 梳理场景，了解预置Step的功能，确定最终的DAG结构。 单节点功能，如训练、推理等在ModelArts相应服务中调试通过。 根据节点功能选择相应的代码模板，进行内容的补充。 根据DAG结构编排节点，完成Workflow的编写。
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