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sh; ascendfactory-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <exp_name> 使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendFactory;
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套的模型训练文档请参考主流开源大模型基于Lite
创建训练作业 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 ModelArts SDK不支持通过在AI Gallery中订阅的算法创建训练作业。 示例一：提交常用框架训练作业 Es
from __future__ import print_function import os import gzip import codecs import argparse from typing import IO, Union import numpy as np import
aarch64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18
使用AOM查看Lite Cluster监控指标 ModelArts Lite Cluster会定期收集资源池中各节点的关键资源（GPU、NPU、CPU、Memory等）的使用情况并上报到AOM，用户可直接在AOM上查看默认配置好的基础指标，也支持用户自定义一些指标项上报到AOM查看。
使用SDK调测单机训练作业 代码中涉及到的OBS路径，请用户替换为自己的实际OBS路径。 代码是以PyTorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，仅需修改6和10中的framework_type参数值即可，例如：MindSpore框架，此处framework_
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套的模型训练文档请参考主流开源大模型基于Lite
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方式二：使用Java语言发送预测请求 AK/SK签名认证方式，仅支持Body体12M以内，12M以上的请求，需使用Token认证。 客户端须注意本地时间与时钟服务器的同步，避免请求消息头X-Sdk-Date的值出现较大误差。因为API网关除了校验时间格式外，还会校验该时间值与网关收到请求的时间差，如果
使用【X+鼠标左键】 复位，与上方拖动为同组操作，当执行了拖动后，可以单击复位按钮快速将标注框恢复为拖动前的形状和位置。也可使用快捷键【Esc】 标注图片（图像分割） 标注作业详情页中，展示了此标注作业中“全部”、“未标注”和“已标注”的图片，默认显示“未标注”的图片列表。 在“
SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook。 key_pair_names 否 Array of strings SSH密钥对名称，可以在云服务器控制台（ECS）“密钥对”页面创建和查看。 表4 VolumeReq 参数 是否必选 参数类型 描述 capacity 否 Integer 存储
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
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创建生产训练作业 模型训练是一个不断迭代和优化模型权重的过程。ModelArts的训练模块支持创建训练作业、查看训练情况以及管理训练版本。通过模型训练试验模型结构、数据和超参的各种组合，便于找到最佳的模型结构和权重。 创建生产环境的训练作业有2种方式： 通过ModelArts S
Agent监控插件 当前账户需要给CES授权委托，请参考创建用户并授权使用云监控服务。 当前还不支持在CES界面直接一键安装监控，需要登录到服务器上执行以下命令安装配置Agent。其它region的安装请参考单台主机下安装Agent。 cd /usr/local && curl -k
service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install] WantedBy=multi-user
功能总览 功能总览 全部 自动学习 Workflow 开发工具 算法管理 训练管理 AI应用管理 部署上线 镜像管理 资源池 AI Gallery ModelArts SDK 昇腾生态 自动学习 自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习
service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install] WantedBy=multi-user
资源池分为公共资源池与专属资源池。 公共资源池供所有租户共享使用。 专属资源池需单独创建，不与其他租户共享。 规格 选择规格，规格中描述了服务器类型、型号等信息，仅显示模型支持的资源。 计算节点个数 当计算节点个数大于1，将启动多节点分布式训练。详细信息，请参见分布式训练功能介绍。
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