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区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0
了‘ms-vscode-remote.remot-sdh’，它被报告存在问题 使用VS Code连接实例时，发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配 VSCode远程连接时卡顿，或Python调试插件无法使用如何处理？ 父主题： 开发环境
“在线体验”会置灰。 方式二：在业务环境中调用模型服务的API进行推理。 在目标服务右侧，单击操作列的“调用”，在调用弹窗中获取API地址和调用示例，在业务环境中调用API进行体验。操作指导请参见调用MaaS部署的模型服务。 预置服务默认启用内容审核，且调用页面不显示该参数。 当
包括predictor configs结构和transformer configs 服务配置，不设置此参数时，表示不更新。关于configs如何生成，请参见部署在线服务。 更新服务配置时，存在以下约束： 参数status指定的目标状态不允许和当前服务状态相同。 当前服务状态是dep
模型包的名字必须为model。模型包规范请参见模型包规范介绍。 文件大小规范 当使用公共资源池时，SWR的镜像大小（指下载后的镜像大小，非SWR界面显示的压缩后的镜像大小）和OBS模型包大小总和不大于30G。 https示例 使用Flask启动https，Webserver代码示例如下： from flask import
解压命令的更多使用说明可以在主流搜索引擎中查找Linux解压命令操作。 多个文件同时上传时，JupyterLab窗口最下面会显示上传文件总数和已上传文件数。 上传文件入口 方式一：使用JupyterLab打开一个运行中的Notebook环境。 图1 直接将文件拖拽到JupyterLab窗口左边的空白处上传。
区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“0
or directory”。 提示找不到包等错误，请参见训练作业日志中提示“No module named .*”。 Ascend启动脚本和初始化脚本问题。 确认相关脚本是否来源于官方文档并且是否严格按照官方文档使用。比如确认脚本名称是否正常、脚本路径是否正常。具体请参见示例：从
区分能力。 accuracy 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1 F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0
5的适配（包括0.5B、7B, 14B, 32B, and 72B），支持sft、lora、预训练。 文档中新增对Llama3.2的适配（包括1B和3B），支持sft、lora、预训练。 代码中ModelLink、MindSpeed已升级到最新版本，Python三方依赖版本已升级，其中：
转包周期”。 在弹出的“转包周期”页面，确认无误后单击“确定”。 图1 转包周期 选择弹性集群的购买时长，判断是否勾选“自动续费”，确认预计到期时间和配置费用后单击“去支付”。 进入支付页面，选择支付方式，确认付款，支付订单后即可完成按需转包年/包月。
在ModelArts的Notebook中如何在代码中打印GPU使用信息？ 在ModelArts的Notebook中JupyterLab的目录、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系是什么？ 如何在ModelArts的Notebook实例中使用ModelArts数据集？ pip介绍及常用命令 在Mo
下载并安装AutoAWQ源码。 bash build.sh 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化
/pile-val", split="validation") 运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 pip install transformers sentencepiece #安装量化工具依赖 export
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} ] } } 配置文件 代码中request结构和response结构中的data参数是json schema数据结构。data/properties里面的内容对应“模型输入”和“模型输出”。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
/NPU的平均利用率低于50%时，在训练作业列表中会进行告警提示。 图2 作业列表显示作业资源利用率情况 此处的作业资源利用率只涉及GPU和NPU资源。作业worker-0实例的GPU/NPU平均利用率计算方法：将作业worker-0实例的各个GPU/NPU加速卡每个时间点的利用率汇总取平均值。
练作业时，ModelArts后台自动将Ascend驱动程序放置在/usr/local/Ascend/driver目录。 X86 CPU架构和ARM CPU架构的自定义镜像分别只能运行于对应CPU架构的规格中。 执行如下命令，查看自定义镜像的CPU架构。 docker inspect
例中的桶名称“test-modelarts” 和文件夹名称均为举例，请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1 OBS桶文件夹列表 文件夹名称 用途 “obs://test-mo
具体支持如下使用场景： 下载单个文件 下载多个文件 下载文件到指定路径 下载单个AI Gallery仓库 准备工作 获取“repo_id”和待下载的文件名。 获取“repo_id” 在AI Gallery页面的资产详情页，单击复制完整的资产名称，如图1所示，获取到的信息即为“re
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