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推理部署：训练结束后，将生成的模型导入ModelArts用于创建模型，并将模型部署为在线服务。 Step6 预测结果：上传一张手写数字图片，发起预测请求获取预测结果。 Step7 清除资源：运行完成后，停止服务并删除OBS中的数据，避免不必要的扣费。 准备工作 已注册华为账号并开通华为云，且
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一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。
04”的官方镜像，或者nvidia官方提供的带cuda驱动的镜像。相关镜像直接到dockerhub官网查找即可。 构建流程：安装所需的apt包、驱动，配置ma-user用户、导入conda环境、配置Notebook依赖。 推荐使用Dockerfile的方式构建镜像。这样既满足dockerfile可追溯及构建归档的需求，也保证镜像内容无冗余和残留。
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“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。
推理部署：训练结束后，将生成的模型导入ModelArts用于创建模型，并将模型部署为在线服务。 Step6 预测结果：上传一张手写数字图片，发起预测请求获取预测结果。 Step7 清除资源：运行完成后，停止服务并删除OBS中的数据，避免不必要的扣费。 准备工作 已注册华为账号并开通华为云，且
不对示例代码进行任何修改，适配数据路径后即可在ModelArts上完成多节点分布式训练。 注释掉分布式代码改造点，即可完成单节点单卡训练。完整代码见分布式训练完整代码示例。 导入依赖包 import datetime import inspect import os import pickle import random
在左上角的服务列表中，选择ModelArts服务，进入ModelArts管理控制台。 在ModelArts管理控制台，可正常创建Notebook、训练作业、注册镜像。 验证SFS权限。 在左上角的服务列表中，选择SFS服务，进入SFS管理控制台。 在SFS管理控制台，在SFS Turbo中单击右上
{work_dir}/model/falcon-11B/ MiniCPM系列 MiniCPM-2B和MiniCPM3-4B均未在Transformers仓注册，需提前手动打patch。 MiniCPM-2B # git clone 方式下载模型文件，如果已下载忽略此git clone步骤 git
name="model_registration", # 模型注册节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="模型注册", # 标题信息 inputs=wf
说明请参见表1。 不同类型标签列数据产生的评估结果说明请参见评估结果说明。 图1 模型评估报告 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一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。
通过Token认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”，则表示在线服务已部署成功，部署成功的在线服务，将为用户提供一个可调用的API，此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前，需要对此API进行调测，您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求： 方
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“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。
linux-amd64.tar.gz tar -zxvf grafana-9.1.6.linux-amd64.tar.gz 将Grafana注册到jupyter-server-proxy。 在JupyterLab Terminal中执行以下命令： mkdir -p /home/ma-user/
约束与限制 您能创建的ModelArts资源的数量与配额有关系，具体请参见服务配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 基本概念 账号 用户注册时的账号，账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限，可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体，为了确保账号安全，建议您不
查询镜像组列表 GET /v1/{project_id}/images/group modelarts:image:listGroup - √ √ 注册自定义镜像 POST /v1/{project_id}/images modelarts:image:register - √ √ 删除自定义镜像
值，并在后续节点中使用。 针对部署在公共资源池的服务，可以通过access_address属性从输出中获取注册在公网的推理地址。 针对部署在专属资源池的服务，除了可以获取注册在公网的推理地址，还能通过cluster_inner_access_address属性从输出中获取内部使用
步骤三：在模型体验使用模型服务：在模型体验页面，体验部署的模型服务，进行对话问答。 准备工作 已注册华为账号并开通华为云，进行了实名认证，且在使用ModelArts前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。具体操作，请参见注册华为账号并开通华为云和实名认证。 配置委托访问授权 ModelArts使用
体操作，请参见快速搭建Dify-LLM应用开发平台。 部署完成后，登录Dify。 首次登录需注册管理员账号，依次填写邮箱、账号、密码后，单击“设置”进行保存后，即可登录使用。 图1 注册管理员账户 将MaaS平台的模型服务接入Dify。 创建API Key。 登录ModelArts
填写新的模型名称，后续运行会自动在该模型上新增版本") # 模型注册 model_step = wf.steps.ModelStep( name="model_step", title="模型注册", inputs=[wf.steps.ModelInpu
d Acyclic Graph，DAG）的开发，整个DAG的执行就是有序的任务执行模板，依次执行从数据标注、数据集版本发布、模型训练、模型注册到服务部署环节。如果想了解更多关于Workflow您可以参考Workflow简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程
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