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Gallery>资产集市>算法，搜索自动学习算法-图像分类。 单击算法右侧的“订阅”。 在弹出的窗口中，勾选“我已阅读并同意 《数据安全与隐私风险承担条款》 和 《华为云AI Gallery服务协议》”后，单击“继续订阅”。 订阅完成后，单击“前往控制台”，选择云服务区域为“华
步骤中会提示 |── Llama2-70B |── models #原始权重与tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B |── training_data
opencompass.sh 参数说明: vllm_path：构造vllm评测配置脚本名字，默认为vllm。 service_port：服务端口，与启动服务时的端口保持，比如8080。 max_out_len：在运行类似mmlu、ceval等判别式回答时，max_out_len建议设置小
“权限名称”勾选“OBS Administrator”。开发者用户只需要配置OBS的委托授权即可，允许开发者用户在使用Notebook时，与OBS服务交互。 勾选“我已经详细阅读并同意《 ModelArts服务声明 》”，单击“创建”。 在“权限管理”页面，再次单击“添加授权”，
opencompass.sh 参数说明: vllm_path：构造vllm评测配置脚本名字，默认为vllm。 service_port：服务端口，与启动服务时的端口保持，比如8080。 max_out_len：在运行类似mmlu、ceval等判别式回答时，max_out_len建议设置小
le）、不支持（singular）。 value Array of strings 资源约束键对应值。 operator String 键与值关系，当前只支持in。例如flavor_type in [CPU,GPU]。 表14 advanced_config 参数 参数类型 描述
本方案目前仅适用于企业客户。 资源规格要求 推理部署推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B单机单卡。 约束与限制 支持Diffusers 0.29.2及以前版本。 Cann版本支持cann_8.0.rc3。 PyTorch版本支持2.1。 获取软件和镜像
LaVA 修改mme_8p.sh。需要将脚本里模型的路径更改为实际存放模型的路径(--model-path 模型路径)，同时检查数据集路径与实际保持一致(--question-file --image-folder --answers-file)。 vim ./scripts/v1_5/eval/mme_8p
model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 do_train true 指示脚本执行训练步骤，用来控制是
步骤中会提示 |── Llama2-70B |── models #原始权重与tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B |── training_data
在线服务开关默认关闭，节点走部署服务的流程；如果需要更新服务，则手动打开开关，选择相应的在线服务即可。 进行服务更新时，需要保证被更新的服务所使用的模型与配置的模型名称相同。 父主题： 开发Workflow命令参考
${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时，可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。 kubectl describe node ${requests_cpu} 指在容器中请求的最小
${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时，可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。 kubectl describe node ${requests_cpu} 指在容器中请求的最小
>]-<py_版本号>-<操作系统名称_版本号>-< x86_64 | aarch64> 表4 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64 Ubuntu18.04 tensorflow_2.1.0-cuda_10
步骤中会提示 |── Llama2-70B |── models #原始权重与tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B |── training_data
>]-<py_版本号>-<操作系统名称_版本号>-< x86_64 | aarch64> 表4 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64 Ubuntu18.04 tensorflow_2.1.0-cuda_10
le）、不支持（singular）。 value Array of strings 资源约束键对应值。 operator String 键与值关系，当前只支持in。例如flavor_type in [CPU,GPU]。 表16 advanced_config 参数 参数类型 描述
步骤中会提示 |── Llama2-70B |── models #原始权重与tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B |── training_data
步骤中会提示 |── Llama2-70B |── models #原始权重与tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B |── training_data
model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 do_train true 指示脚本执行训练步骤，用来控制是
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