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= Environment("tensorflow_mlp_mnist") cd = CondaDependencies.create(pip_packages=["tensorflow==1.13.1", "Pillow>=8.0.1"],
“继续运行”。 在弹出的窗口中,单击“确定”,工作流会开始继续运行。当工作流运行到“服务部署”节点,状态会变为“等待输入”,您需要填写以下两个输入参数,其他参数保持默认。 计算节点规格:根据您的实际需求选择相应的规格,不同规格的配置费用不同,选择好规格后,配置费用处会显示相应的费用。
“继续运行”。 在弹出的窗口中,单击“确定”,工作流会开始继续运行。当工作流运行到“服务部署”节点,状态会变为“等待输入”,您需要填写以下两个输入参数,其他参数保持默认。 计算节点规格:根据您的实际需求选择相应的规格,不同规格的配置费用不同,选择好规格后,配置费用处会显示相应的费用。
${model_path}:Step1 上传权重文件中上传的模型权重路径。 --tensor-parallel-size:并行卡数。 --host:服务部署的IP,使用本机IP 0.0.0.0。 --port:服务部署的端口8080。 --max-model-len:最大数据输入+输出长度,不能超过模型配置文件config
ers版本 GLM4-9B模型,容器内执行以下步骤: pip install transformers==4.43.2 其它模型,容器内执行以下步骤: pip install transformers==4.45.0 pip install tokenizers==0.20.0 使用原始hf权重的tokenizer
ers版本 GLM4-9B模型,容器内执行以下步骤: pip install transformers==4.43.2 其它模型,容器内执行以下步骤: pip install transformers==4.45.0 pip install tokenizers==0.20.0 使用原始hf权重的tokenizer
将两份梯度数据进行相似度对比。在有标杆问题中,可以确认训练过程中精度问题出现的Step,以及抓取反向过程中的问题。 使用步骤如下: 通过pip安装msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe 创建配置文件config.json。 { "task": "grad_probe"
Decoding时,在发送的请求中包含上述guided_json架构,具体示例可参考以下代码。 curl -X POST http://${docker_ip}:8080/v1/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{
进入GitHub开源仓库Clone界面 输入有效的GitHub开源仓库地址后会展示该仓库下的文件及文件夹,说明用户输入了有效的仓库地址,同时给出该仓库下所有的分支供选择,选择完成后单击“克隆”开始Clone仓库。 GitHub开源仓库地址:https://github.com/jupyterl
String 从指定Workflow工作流进行复制。通过复制来创建Workflow时必填。 gallery_subscription WorkflowGallerySubscription object 来自市场订阅的Workflow。 latest_execution ExecutionBrief
py”的代码示例如下。其中,加粗的代码为必须保留的内容。 import gradio as gr import os POD_IP = os.getenv('POD_IP') // 获取容器IP ROOT_PATH = os.getenv('ROOT_PATH') //获取服务根路径 def greet(name):
profiler._ExperimentalConfig aic_metrics=torch_npu.profiler.AiCMetrics.PipeUtilization profiler_level=torch_npu.profiler.ProfilerLevel.Level1 d
获取工作流节点的度量信息。 表3 WorkflowSubscription API 说明 新建消息订阅 创建工作消息订阅。 删除Subscription 删除消息订阅。 查询Subscription详情 查询订阅信息。 更新Subscription 更新订阅信息。 表4 WorkflowSchedule
BillingInfo object 话单信息。 category String 规格处理器类型。 CPU GPU ASCEND description String 规格描述信息。 feature String 规格类别,可选值如下: DEFAULT:CodeLab规格。 NOTEBOOK:Notebook规格。
is_directory:是否为目录。 例如查询一个OBS文件“obs://bucket_name/obs_file.txt”,此文件地址也可以替换成一个文件夹地址。 1 2 3 4 5 import moxing as mox stat = mox.file.stat('obs://bucket_name/obs_file
--optimize=ascend_oriented 常量折叠是编译器优化中的通用技术之一,在编译节点简化常量表达。通过多数的现代编译器不会真的产生两个乘法的指令再将结果存储下来,取而代之的是会识别出语句的结构,并在编译时期将数值计算出来而不是运行时去计算(在本例子,结果为2,048,000)。
同时ModelArts还提供多种编程语言的SDK供您使用,SDK的使用方法请参见ModelArts SDK参考。 终端节点 终端节点(Endpoint)即调用API的请求地址,不同服务不同区域的终端节点不同,您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 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。
导入表格数据集,数据库名字。 input String 表格数据集,HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。 port String 用户GaussDB(DWS)集群的端口。 queue_name String 表格数据集,DLI队列名。
比如防火墙配置是2小时空闲就关闭连接,那客户端配置ServerAliveInterval小于2小时(比如1小时),就可以避免防火墙将连接断开。 服务器端配置(Notebook当前已经配置,24h应该是长于防火墙的断连时间配置,该配置无需用户手工修改,写在这里仅是帮助理解ssh配置原理)配
API网关)和模型。 处理方法 优先排查APIG(API网关)是否是通的,可以在本地使用curl命令排查,命令行:curl -kv {预测地址}。如返回Timeout则需排查本地防火墙,代理和网络配置。 检查模型是否启动成功或者模型处理单个消息的时长。因APIG(API网关)的限