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subscriptable”。 原因分析 根据报错日志分析，是因为一个float数据被当做对象下标访问了。 处理方法 将模型推理代码中的x[0][i]修改为x[i]，重新部署服务进行预测。 父主题： 服务预测
参数session即是1初始化的数据。返回的是一个字典，其中flavors值是一个列表，描述了训练服务支持的所有规格的信息。每个元素中flavor_id是可直接用于远程训练任务的计算规格，max_num是该规格的最大节点数。如果用户知道要使用的计算规格，可以略过这一步。 提交远程训练作业。
ModelArts提供多版本支持和灵活的流量策略，您可以通过使用灰度发布，实现模型版本的平滑过渡升级。修改服务部署新版本模型或者切换模型版本时，原服务预测API不会变化。 调整模型版本的操作可以参考如下的步骤。 前提条件 已存在部署完成的服务。 已完成模型调整，创建模型。 操作步骤
servers”字段，新增对应的key-value键值对即可。 适配JupyterLab访问地址。 在左侧导航打开“ vi /home/ma-user/work/grf/grafana-9.1.6/conf/defaults.ini”文件。 修改[server]中的“root_url”和
本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Server环境中，使用NPU卡对MiniCPM-V2.6进行LoRA微调及SFT微调。本文档中提供的训练脚本，是基于原生MiniCPM-V的代码基础适配修改，可以用于NPU芯片训练。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Server上使用昇腾计算资源开展MiniCPM-V
用户可以将自己的数据发布到AI Gallery，将个人的数据分享给他人使用。用户要发布数据集到AI Gallery，数据集需要有状态为“正常”的数据集版本。 选中待发布的数据集，单击“更多”，选择“发布资产”。 在资产发布弹窗中，选择数据集的版本并填写资产发布相关的信息。完成后单击“确定”即可进行发布。 表1
单个节点的资源释放。 若想批量删除节点，勾选待删除节点名称前的复选框，然后单击名称上方的“删除”，即可实现对多个节点的资源释放。 若是“包年/包月”且资源未到期的资源池，您可单击操作列的“退订”，即可实现对节点的资源释放。支持批量退订节点。 若是“包年/包月”且资源到期的资源池（
查询单个样本详情 根据样本ID查询数据集中指定样本的详细信息。 dataset.get_sample_info(sample_id) 示例代码 根据ID查询数据集中样本的详细信息 from modelarts.session import Session from modelarts
在MaaS服务的“模型部署”页面，选择“我的服务”页签，在服务列表选择目标模型服务，单击操作列的“更多 > 删除”，在弹窗中输入“DELETE”，单击“确定”，删除服务。 在MaaS服务的“我的模型”页面，单击目标模型对应的“操作”列的“更多 > 删除”，在弹窗中输入“DELETE”，单击“确定”，删除模型。
以查看本标注作业的验收情况，如抽样文件数等，同时设置如下参数，然后进行验收。只有完成验收，标注信息才会同步到标注作业的已标注页面中。 一旦标注数据完成验收，团队成员无法再修改标注信息，只有数据集创建者可修改。 表1 完成验收的参数设置 参数 说明 对已标注数据修改 不覆盖：针对同
单击右上角的图标，即可刷新整个DashBoard的所有数据，各panel也会更新 修改自动刷新时间 图6 修改自动刷新时间 模板的默认刷新时间是15分钟，如果觉得该时间不合适，可在右上角下拉选择修改，修改后，单击保存即可生效。 修改DashBoard查询数据时间范围 图7 修改查询数据时间范围 单击右上角图
查询标注任务详情 查询标注任务的详细信息。 datset.get_label_task_info(task_id=None) 示例代码 查询标注任务的详情。 task_info = dataset.get_label_task_info(task_id="xs9ZKzLluKzccQfsyi2")
度更高的模型。首先，针对智能标注和采集筛选任务，难例的发现操作是系统自动执行的，无需人工介入，仅需针对标注后的数据进行确认和修改即可，提升数据管理和标注效率。其次，您可以基于难例的情况，补充类似数据，提升数据集的丰富性，进一步提升模型训练的精度。 在数据集管理中，对难例的管理有如下场景。
导出ModelArts数据集中的数据到OBS 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，当需要将数据集中的数据存储至OBS用于后续导出使用时，可通过此种方式导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测
配置镜像预热信息。 单击监控的图标，可以开启或关闭监控信息，并设置监控的命名空间。监控使用请参考使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标。 单击集群配置的图标，可以设置绑核、Dropcache、大页内存参数。缺省值表示读取资源池镜像中的默认值。 绑核：开启C
本文档主要介绍如何在ModelArts的Lite Server环境中，使用NPU卡对CogVideoX模型进行全量微调。本文档中提供的脚本，是基于原生CogVideoX的代码基础适配修改，可以用于NPU芯片训练。 CogVideo是一个94亿参数的Transformer模型，用于文本
Standard推理服务支持VPC直连的高速访问通道配置 背景说明 访问在线服务的实际业务中，用户可能会存在如下需求： 高吞吐量、低时延 TCP或者RPC请求 因此，ModelArts提供了VPC直连的高速访问通道功能以满足用户的需求。 使用VPC直连的高速访问通道，用户的业务请求不需要经过推理
查看日志和性能 查看日志 若查看启动作业日志信息，可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_name}为pod信息中的NAME，例如vcjob-main-0。 kubectl logs -f ${pod_name} 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志
参数相关的配置使用Placeholder对象来表示，以占位符的形式实现用户数据运行时配置的能力，当前支持的数据类型包括：int、str、bool、float、Enum、dict、list。开发者可根据场景需要，将节点中的相关字段（如算法超参）通过Placeholder的形式透出，支持设置默认值，供用户修改配置使用。
在某些推理场景中，模型输入的shape可能是不固定的，因此需要支持用户指定模型的动态shape，并能够在推理中接收多种shape的输入。在CPU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题，因为CPU算子支持动态shape；而在Ascend场景上，算子需要指定具体的shape信息，并且在模型转
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