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{ "type": "integer" } } } } }] apis定义提供模型对外Restfull api数据定义，用于定义模型的输入、输出格式。 创建模型填写apis。在创建的模型部署服务成功后，进行预测时，会自动识别预测类型。 创建模型时不填写
设置镜像的对外服务接口，推理接口需与config.json文件中apis定义的url一致，当镜像启动时可以直接访问。下面是mnist镜像的访问示例，该镜像内含mnist数据集训练的模型，可以识别手写数字。其中listen_ip为容器IP，您可以通过启动自定义镜像，在容器中获取容器IP。 请求示例 curl -X
口： 在浏览器地址栏输入xx.xx.xx.xx:3000，登录Grafana，默认账号密码为：admin/admin。在配置管理页面，添加数据源，类型选择Prometheus。 备注：xx.xx.xx.xx为Grafana的所在宿主机的IP地址 图1 Prometheus 在HT
测试该在线服务的功能。 图1 任务示意图 操作步骤 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1，已经把测试数据和代码打进镜像中。 docker pull swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/os-public-
168.20.1 slots=1 192.168.20.2 slots=1 NCCL环境变量说明： NCCL_IB_GID_INDEX=3 ：数据包走交换机的队列4通道，这是RoCE协议标准。 NCCL_IB_TC=128 ：使用RoCE v2协议，默认使用RoCE v1，但是v1在
output2=obs://bucket/output2 --input String 否 训练的输入信息，指定后，训练作业将会把对应OBS上的数据下载到训练容器，并将数据存储路径通过指定的参数传递给训练脚本。如果需要指定多个参数，可以使用--input data_path1=obs://bucket/data1
是一个开源的基于Transformer模型结构提供的预训练语言库。Transformers库注重易用性，屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节，并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型到在线模型资产仓库中，并发布上架给其他用户使用。AI
默认无限制，支持设置1~100000。 GB 智能标注GPU规格使用时长 默认无限制，支持设置1~60000。 分钟 工作空间的配额值修改完成后，单击“提交修改”，当“配额值”数据刷新表示修改成功。 修改工作空间 工作空间创建成功后，支持修改信息。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中，选择“工作空间”进入工作空间列表。
{ "type": "integer" } } } } }] apis定义提供模型对外Restfull api数据定义，用于定义模型的输入、输出格式。 创建模型填写apis。在创建的模型部署服务成功后，进行预测时，会自动识别预测类型。 创建模型时不填写
s，--privileged，--cap-add的启动命令，在模型发布时将会置空。 “apis定义” 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。
finished：只有批量服务会有这个状态，表示运行完成。 sort_by 否 String 指定排序字段，可选“publish_at”、“service_name”，默认可选“publish_at”。 order 否 String 排序方式，可选“asc”或“desc”，代表递增排序及递减排序，默认为：“desc”。
开头的名称。 如何修改环境变量 用户可以在创建训练作业页面增加新的环境变量，也可以设置新的取值覆盖当前训练容器中预置的环境变量值。 为保证数据安全，请勿输入敏感信息，例如明文密码。 训练容器中预置的环境变量 训练容器中预置的环境变量如下面表格所示，包括表1、表2、表3、表4、表5、表6、表7。
ry CLI配置工具下载文件。 获取待下载的文件名 在AI Gallery页面的资产详情页，如果是模型资产，则选择“模型文件”页签，如果是数据集资产，则选择“文件版本”页签，获取“文件名称”。 下载单个文件 在服务器执行如下命令，可以从AI Gallery仓库下载单个文件到服务器的缓存目录下。
s，--privileged，--cap-add的启动命令，在模型发布时将会置空。 “apis定义” 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。
Sequential() from keras.layers import Dense import tensorflow as tf # 导入训练数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test)
和指导可参考Bert。 图1 任务示意图 操作步骤 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1，已经把测试数据和代码打进镜像中。 docker pull swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/os-public-
指定每一页返回的最大条目数，默认为“1000”。 sort_by 否 String 指定排序字段，可选“publish_at”、“service_name”，默认可选“publish_at”。 order 否 String 排序方式，可选“asc”或“desc”，代表递增排序及递减排序，默认为：“desc”。
cend的，那么“Run in ModelArts”跳转到CodeLab，就可以使用昇腾卡进行训练，也支持切换规格。 自启动后，免费规格默认可使用1小时，请注意右上角的剩余时长。超过1小时后，可执行续期操作，且系统每隔一段时间，将提醒确认下续期。 免费的CodeLab主要用于体验
LP的bert模型，详细代码和指导可参考Bert。 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1，已经把测试数据和代码打进镜像中。 docker pull swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/os-public-
如果用户设置的dim数值过大或档位过多，可能会导致模型编译失败，此时建议用户减少档位或调低档位数值。 如果用户设置了动态维度，实际推理时，使用的输入数据的shape需要与设置的档位相匹配。 父主题： 应用迁移
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