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delArts、OBS、SWR等各类云服务的权限。 主用户在IAM服务的用户组列表页面，单击“授权”，进入到授权页面，为子账号配置权限。 图1 为用户组授权 配置授权前，请先了解ModelArts各模块使用到的最小权限要求，如表1所示。 配置ModelArts使用权限。在搜索框搜
模型部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习声音分类项目页面将模型部署之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可添加音频文件进行测试。在
Kernel。 刷新JupyterLab页面，可以看到自定义的虚拟环境Kernel。如下所示： 单击my-py3-tensorflow-env图标，验证是否为当前环境，如下所示： 清理环境。 删除虚拟环境的IPython Kernel。 jupyter kernelspec uninstall
模型部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习文本分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可添加文本进行测试。在
记录训练过程中时如果出现故障，作业自动重启的次数。仅当创建训练作业时开启“自动重启”功能时可见。 “描述” 训练作业的描述。 您可以单击编辑图标，更新训练作业的描述。 “作业优先级” 显示训练作业的优先级。 训练作业参数 表2 训练作业参数 参数 说明 “算法名称” 本次训练作业使
模型进行调优。 描述 模型的简要描述。 填写元模型来源及其相关参数。当“元模型来源”选择“从训练中选择”时，其相关的参数配置请参见表2。 图1 从训练中选择元模型 表2 元模型来源参数说明 参数 说明 “元模型来源” 选择“从训练中选择”。 在“选择训练作业”右侧下拉框中选择当前账号下已完成运行的训练作业。
and DLI. CPU 否 是 mlstudio-pyspark2.3.2-ubuntu16.04 CPU算法开发和训练基础镜像，包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具，并预置PySpark2.3.2 CPU 否 是 mindspore_1.10.0-cann_6
LabelTaskTypeEnum 支持以下几种类型： IMAGE_CLASSIFICATION （图像分类） OBJECT_DETECTION = 1 （物体检测） IMAGE_SEGMENTATION （图像分割） TEXT_CLASSIFICATION （文本分类） NAMED_ENTITY_RECOGNITION
选择完成后勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”，然后单击“创建”。 图1 配置委托访问授权 完成配置后，在ModelArts控制台的权限管理列表，可查看到此账号的委托配置信息。 图2 查看委托配置信息 配置SWR组织权限。 IAM用户创建后，需要管理员在组织中为用
可用区”，可用区可选择随机分配和指定AZ。 选择随机分配时，扩缩容完成后，节点的可用区分布由系统后台随机选择。 选择指定AZ时，可指定扩缩容完成后节点的可用区分布。 图1 资源配置（单节点方式） 修改容器引擎空间大小 扩容资源池时，可以设置新建节点的容器引擎空间大小。此操作会导致资源池内该规格下节点的doc
通过命令npu-smi info查询NPU卡为容器中的第几张卡。例如下图查询出两张卡，如果希望使用第一和第二张卡，则“export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1”，注意编号不是填4、5。 图1 查询结果 配置环境变量。 export DEFER_DECODE=1
“我的Gallery”可以查看各类AI资产的发布订阅情况和个人资料等。 在“AI Gallery”页面中，单击右上角“我的Gallery > 我的主页”进入个人中心页面。 图1 进入我的Gallery 表1 我的Gallery列表介绍 模块列表 功能介绍 我的主页 展示个人的成长值数据。 成长值可以通过“签到”和发布资产获取，每天只能签到一次。
产环境中，该地址由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 few_shot：开启少量样本测试后添加示例样本的个数。默认为3，取值范围为0~5整数。 is_devserver：
等待模型载入 执行训练启动命令后，等待模型载入，当出现“training”关键字时，表示开始训练。训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 更多查看训练日志和性能操作，请参考查看日志和性能章节。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6
orkflow工作流、创建Notebook实例、创建训练作业和创建推理服务）所需的计算资源，您可根据需要购买使用Standard资源池。 图1 在AI开发时使用Standard资源池 ModelArts Standard资源池说明 在使用ModelArts进行AI开发时，您可以选择使用如下两种资源池：
"/home/ma-user/work/qwen-14b" mox.file.copy_parallel(obs_dir, local_dir) 实际操作如下图所示。 图1 上传OBS文件到Notebook的代码示例 构建推理代码。 解压AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip代码包。
等待模型载入 执行训练启动命令后，等待模型载入，当出现“training”关键字时，表示开始训练。训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 训练完成后，生成的权重文件保存路径为：/home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_o
String 超期时间。 表26 WorkflowSubgraph 参数 参数类型 描述 name String 子图名称。 steps Array of strings 子图step成员。 表27 WorkflowPolicy 参数 参数类型 描述 use_scene String 使用场景。
可选：用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用 | │ ├── saved_model.pb 必选: protocol buffer格式文件，包含该模型的图描述 | │ ├── variables 对*.pb模型主文件而言必选；固定子目录名称，包含模型的权重偏差等信息 | │ │
"/home/ma-user/work/qwen-14b" mox.file.copy_parallel(obs_dir, local_dir) 实际操作如下图所示。 图1 上传OBS文件到Notebook的代码示例 Step3 启动推理服务 配置需要使用的NPU卡编号。例如：实际使用的是第1张卡，此处填写“0”。
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