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Condition参数必须使用“StringEqualsIfExists”字段，对应可视化视图为勾选“如果存在”的开关。 图1 “如果存在”的开关 以上代码中的"<modelarts_action>"、"<your_ssf_id>"、"<sfs_path>"、"<sfs_option>"，需要
$PYTHON_ARGS " echo $CMD $CMD 在主机上新建“config.yaml”文件。 “config.yaml”文件用于配置pod，代码示例如下。代码中的“xxxx_train.sh”即为2修改的训练启动脚本。 apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1
查询服务日志 查询当前服务对象的日志信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据部署在线服务生成的服务对象进行查询服务日志 1 2 3 4 5 6 7 from
者清洗图片。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/tasks 表1 路径参数
作业为多节点训练，且还未开始训练时发生卡死，可以在代码中加入os.environ["NCCL_DEBUG"] = "INFO"，查看NCCL DEBUG信息。 问题现象1 日志中还未出现NCCL DEBUG信息时已卡死。 解决方案1 检查代码，检查是否有参数中未传入“master_ip”和“rank”参数等问题。
ession信息。 manifest.parse_manifest(manifest_path, encoding='utf-8') 示例代码 通过Manifest路径来解析获取Manifest的信息。 from modelarts.session import Session
local/etc/jupyter/jupyter_notebook_config.py 在打开的juputer_notebook_config.py中，增加以下代码后按ESC退出然后输入:wq保存。 c.ServerProxy.servers = { 'grafana': { 'command':
图5 推理模型model目录示意图（需要用户自己准备模型文件） 推理脚本customize_service.py的具体写法要求可以参考模型推理代码编写说明。 本案例中提供的customize_service.py文件具体内容如下： import logging import threading
index-2519a27e.js # 华为侧提供的代码文件 ├── Button-748313a7.js # 华为侧提供的代码文件 ├── torch_npu-2.1.0.post7-cp39-cp39-
AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 开发环境 Notebook实例中的数据或代码文件可以存储在OBS中。 训练模型 训练作业使用的数据集、算法、运行脚本、训练输出产物、训练过程日志均可以存储在OBS中。 推理部署 训练
建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} Step3 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.908-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.908-xxx
容器调用接口 如果元模型来源于对象存储服务（AI引擎为Custom）/容器镜像，显示模型启动的协议和端口号。 推理代码 如果元模型来源于训练作业且为旧版训练作业，则显示推理代码的存放路径。 镜像复制 如果元模型来源于容器镜像，显示镜像复制功能状态。 动态加载 如果元模型来源于训练作业/
提供模型对外Restfull api数据定义，用于定义模型的输入、输出格式。apis定义填写规范请参见模型配置文件编写说明中的apis参数说明，示例代码请参见apis参数代码示例。 确认信息填写无误，单击“立即创建”，完成模型创建。 在模型列表中，您可以查看刚创建的模型及其对应的版本。当模型状态变更为
桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS
启动推理服务请参考启动推理服务章节。 在线推理使用Guided Decoding时，在发送的请求中包含上述guided_json架构，具体示例可参考以下代码。 curl -X POST http://${docker_ip}:8080/v1/completions \ -H "Content-Type:
worker_server_num Integer 训练作业worker的个数。 app_url String 训练作业的代码目录。 boot_file_url String 训练作业的代码启动文件。 model_id Long 训练作业的模型ID。 parameter JSON Array 训
c-95c45e5d3e83 “-d”是Body体的文本内容。 方式三：使用Python语言发送预测请求 下载Python SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Python环境中集成API请求签名的SDK。 创建请求体，进行预测请求。 输入为文件格式 # coding=utf-8
String 训练作业的代码目录。如：“/usr/app/”。应与boot_file_url一同出现，若填入model_id则app_url/boot_file_url和engine_id无需填写。 boot_file_url 是 String 训练作业的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot
ProfilerActivity.NPU] with_stack=False torch_npu.profiler.profile采集方式介绍 配置完如图1所示代码后需要启动训练作业触发采集且只能采集指定的step，对于已经明确需要采集step的场景可以使用该采集方式，此时需要重点关注图1中sched
ot_file”分别为算法的代码目录和代码启动文件。代码目录为代码启动文件的一级目录。 “job_config”字段下的“inputs”和“outputs”分别为算法的输入输出管道。可以按照实例指定“data_url”和“train_url”，在代码中解析超参分别指定训练所需要的
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