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torchair_cache文件夹，避免由于缓存文件与实际推理不匹配而报错。 若要使用eagle投机，配置环境变量，使eagle投机对齐实验室版本实现。目前默认开启此模式，若不开启，目前vllm0.6.0版本与实验室版本权重无法对齐，会导致小模型精度问题。 export EAGLE_US
参数 说明 资产分类 选择“模型”。 发布方式 发布方式选择“创建新资产”。 资产标题 在AI Gallery显示的资产名称，建议按照您的实现目的设置。 来源 选择“HiLens”。 HiLens区域 设置可以使用该资产的HiLens区域，以控制台实际可选值为准。 技能名称 从HiLens技能管理中选择待分享的技能。
OBS桶和Notebook不在同一个区域。请确保读取的OBS桶和Notebook处于同一站点区域，不支持跨站点访问OBS桶。例如：都在华北-北京四站点。具体操作请参见如何查看OBS桶与ModelArts是否在同一区域。 没有该OBS桶的访问权限。请确认操作Notebook的账号有权限读取OBS桶中的数据。具
otebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模
GBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_algorithm 否 String 模型算法，表示模型的算法实现类型，如果已在模型配置文件中配置，则可不填。如：predict_analysis、object_detection 、image_classification。
的情况。造成这种情况的原因可能有如下几种： 模型中存在大量的类似于Pad或者Strided_Slice等算子，其在CPU和Ascend上的实现方法存在差异（硬件结构不同），后者在运算此类算子时涉及到数组的重排，性能较差； 模型的部分算子在昇腾上不支持，或者存在Transpose操
业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图3 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训
业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训
、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件，并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox # OBS存放数据路径 obs_data_dir=
业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训
据处理任务的创建。 数据校验算子说明（MetaValidation算子） ModelArts的数据校验通过MetaValidation算子实现。当前ModelArts支持jpg、jpeg、bmp、png四种图片格式。物体检测场景支持xml标注格式，不支持“非矩形框”标注。针对您提
Integer 对应时间单位的数值，比如2小时后停止，则“time_unit”填“HOURS”，“duration”填“2”。 给出MXNet实现手写数字识别项目中部署在线predictor实例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
authentication information： decrypt token fail”。请获取正确的token填入X-Auth-Token，进行预测。如何获取Token请参考获取IAM用户Token。 APIG.1009 AppKey和AppSecret不匹配 当服务预测使用的AppKey和
Lite提供的模型convertor工具可以支持主流的模型格式到MindIR的格式转换，用户需要导出对应的模型文件，推荐导出为ONNX格式。 如何导出ONNX模型 PyTorch转ONNX，操作指导请见此处。 PyTorch导出ONNX模型样例如下： import torch import
参见•针对“物体检测”数据集。 相关问题 智能标注失败，如何处理？ 当前智能标注为免费使用阶段，当系统的标注任务过多时，因免费资源有限，导致任务失败，请您重新创建智能标注任务或建议您避开高峰期使用。 智能标注时间过长，如何处理？ 当前智能标注为免费使用阶段，当系统的标注任务过多时
其可见该资产。 管理模型可用范围 仅当发布模型时，“可用范围”启用“申请用户可用”时，才支持管理模型的可用范围。管理操作包含如何添加可使用资产的新用户、如何审批用户申请使用资产的请求。 添加可使用资产的新用户。 模型发布成功后，如果模型所有者要新增可使用资产的新用户，则可以在模型详情页添加新用户。
动不满足业务要求，可通过本章节将驱动升级到指定版本。 5 （可选）配置镜像预热 Lite Cluster资源池支持镜像预热功能，镜像预热可实现将镜像提前在资源池节点上拉取好，在推理及大规模分布式训练时有效缩短镜像拉取时间。 快速配置Lite Cluster资源案例 下文提供一个快
故障诊断，用户可以根据实际需求选择诊断类别。 （可选）设置标签 如果需要通过标签实现资源分组管理，可以在“高级选项”处勾选“现在配置”，可以设置训练作业的“标签”。标签详细用法请参见使用TMS标签实现资源分组管理。 后续操作 当创建训练作业的参数配置完成后，单击“提交”，在信息确
torchair_cache文件夹，避免由于缓存文件与实际推理不匹配而报错。 如果要使用eagle投机，配置环境变量，使eagle投机对齐实验室版本实现。目前默认开启此模式，如果不开启，目前vllm0.6.3版本与实验室版本权重无法对齐，会导致小模型精度问题。 export EAGLE_U
editable Boolean 是否可编辑。 required Boolean 是否必须。 sensitive Boolean 是否敏感。该功能暂未实现。 valid_type String 有效种类。 valid_range Array of strings 有效范围。 表7 i18n_description
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