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example = ServiceConfig() # 主要在服务部署节点的输出中使用 如果您没有特殊需求，可直接使用内置的默认值。 使用案例 主要包含三种场景的用例： 新增在线服务 更新在线服务 服务部署输出推理地址 新增在线服务 import modelarts.workflow as wf
建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1 获取软件和镜像。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --net=host \ --device=/dev/davinci0
generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval #精度评测 ├──opencompass.sh #运行opencompass脚本
在ckpt_name中选择要使用的权重文件，单击Queue Prompt加入推理队列进行推理，如下图： 图4 进入推理队列 成功之后结果如下图。 图5 推理成功 步骤三：WebUI部署 安装依赖和模型包 下载webui1.9.0版本软件包。 下载webui源码 git clone https://github
对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 步骤三 修改config.yaml中的${command} 请根据步骤二 修改训练Yaml配置文件修改超参值后，修改config.yaml中的${
length_penalty表示在beam search过程中，对于较长的序列，模型会给予较大的惩罚。 如果要使用length_penalty，必须添加如下三个参数，并且需将use_beam_search参数设置为true，best_of参数设置大于1，top_k固定为-1。 "top_k": -1
length_penalty表示在beam search过程中，对于较长的序列，模型会给予较大的惩罚。 如果要使用length_penalty，必须添加如下三个参数，并且需将use_beam_search参数设置为true，best_of参数设置大于1，top_k固定为-1。 "top_k": -1
length_penalty表示在beam search过程中，对于较长的序列，模型会给予较大的惩罚。 如果要使用length_penalty，必须添加如下三个参数，并且需将use_beam_search参数设置为true，best_of参数设置大于1，top_k固定为-1。 "top_k": -1
步骤二：获取基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三：启动容器镜像 启动容器镜像，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --net=host \ --device=/dev/davinci0
等同于使用curl命令发送预测请求上传数据的参数名。 设置完成后，单击“立即创建”，等待模型状态变为“正常”。 单击新建的模型名称左侧的小三角形，展开模型的版本列表。在操作列单击“部署 > 在线服务”，跳转至在线服务的部署页面。 在部署页面，参考如下说明填写关键参数。 “名称”：
generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval #精度评测 ├──opencompass.sh #运行opencompass脚本
是 JobStep的输出 json_key 需要获取的metric信息对应的key值 是 str 结构内容详解： Condition对象（由三部分组成：条件类型，左值以及右值） 条件类型使用ConditionTypeEnum来获取，支持"=="、">"、">="、"in"、"<"、"<="、"
length_penalty表示在beam search过程中，对于较长的序列，模型会给予较大的惩罚。 如果要使用length_penalty，必须添加如下三个参数，并且需将use_beam_search参数设置为true，best_of参数设置大于1，top_k固定为-1。 "top_k": -1
选择上一步下载好的数据集，单击数据集名称进入数据集概览详情页面。 在概览详情页，单击右上角发的“发布>发布新版本”，单击“确定”。 步骤三：编写Workflow 本样例基于图像分类算法，构建包含训练单节点的Workflow。 Workflow编写时，使用到的其他Workflow
参数名 参数类型 是否必选 参数说明 -t / --type String 否 查询的镜像类型，支持BUILD_IN、DEDICATED和ALL三种查询类型。 BUILD_IN：预置镜像 DEDICATED：用户已注册的自定义镜像 ALL：所有镜像 -f / --filter String
Notebook在代码调试完成及保存镜像后就可以关闭了，减少资源浪费。 连接、停止、启动和断开Notebook实例。 连接Notebook实例。 当Notebook实例为绿色三角形状态时，表示该实例运行中（但未与PyCharm连接）。此时单击该实例名称，实例会变为绿色勾状态，表示PyCharm已与实例连接成功。 图21
length_penalty表示在beam search过程中，对于较长的序列，模型会给予较大的惩罚。 如果要使用length_penalty，必须添加如下三个参数，并且需将use_beam_search参数设置为true，best_of参数设置大于1，top_k固定为-1。 "top_k": -1
步骤二：获取基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署服务。镜像地址{image_url}参见表2。 docker pull {image_url} 步骤三：启动容器镜像 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" export
CPU架构指的是中央处理器（CPU）的指令集和设计规范。支持X86和ARM64两种不同的CPU架构。请根据实际需要选择。 实例规格类型 支持CPU、GPU、Ascend三种芯片规格资源，根据实际需要选择。 实例规格 选择需要使用的规格。平台分配的资源规格包含了一定的系统损耗，实际可用的资源量小于规格标称的资源
辑和选择的资源不同，训练时长将持续几十分钟到几小时不等。 监控资源 用户可以通过资源占用情况窗口查看计算节点的资源使用情况，最多可显示最近三天的数据。在资源占用情况窗口打开时，会定期向后台获取最新的资源使用率数据并刷新。 操作一：如果训练作业使用多个计算节点，可以通过实例名称的下拉框切换节点。
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