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用的AES算法。 传输中的数据保护 在ModelArts中导入AI应用时，支持用户自己选择HTTP和HTTPS两种传输协议，为保证数据传输的安全性，推荐用户使用更加安全的HTTPS协议。 数据完整性检查 推理部署功能模块涉及到的用户模型文件和发布到AIGallery的资产在上传过
说明用户输入了有效的仓库地址，同时给出该仓库下所有的分支供选择，选择完成后单击“克隆”开始Clone仓库。 GitHub开源仓库地址：https://github.com/jupyterlab/extension-examples 图3 输入有效的GitHub开源仓库地址 Clone仓库的过程中会将进度展示出来。
进入我的Gallery 表1 我的Gallery列表介绍 模块列表 功能介绍 我的主页 展示个人的成长值数据。 成长值可以通过“签到”和发布资产获取，每天只能签到一次。 说明： 成长值相关数据和功能当前是Beta版本，在正式版本发布前可能会发生变化。 我的资产 > 算法 展示个人发布和订阅的算法列表。
是否必选 参数类型 描述 model_id 是 String 模型ID。“model_id”可以通过查询模型列表或者ModelArts管理控制台获取。 weight 是 Integer 权重百分比，分配到此模型的流量权重，部署本地服务Predictor时，取值100。 specification
问通道、不同的传输协议）。 图1 认证方式、访问通道、传输协议 当前ModelArts支持访问在线服务的认证方式有以下方式（案例中均以HTTPS请求为例）： Token认证：Token具有时效性，有效期为24小时，需要使用同一个Token鉴权时，可以缓存起来，避免频繁调用。 AK
单个manifest文件大小限制：5GB。 文本文件单行大小限制：100KB。 数据集标注结果文件大小限制：100MB。 前提条件 数据管理功能需要获取访问OBS权限，在未进行委托授权之前，无法使用此功能。在使用数据管理功能之前，请前往“权限管理”页面，使用委托完成访问授权。 已创建用于存
高性能计算、大数据等业务提供卓越的计算性能以及数据安全。 ECS 弹性云服务器（Elastic Cloud Server）是一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器，可帮助您打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境，确保服务持久稳定运行，提升运维效率。 os-node-agent ModelArts
起构建合作共赢的AI生态体系。 AI Gallery使用限制 目前自动学习产生的模型暂不支持发布到AI Gallery。 订阅或购买主要是获取AI资产的使用配额和使用权，支持在配额定义的约束下，有限地使用AI资产。 使用AI资产时，可能需要消耗硬件资源，硬件资源费用将根据实际使用
#其他依赖文件所在的目录 |---otherfile.py #其他依赖文件 在启动文件中，建议用户参考以下方式获取依赖文件所在路径，即示例中的otherfile_path。 import os current_path = os.path.dirname(os
实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册并登录华为云，且创建好OBS桶用于存储数据和模型。 如果是订阅使用HiLens技能，则需要获取相关服务权限，详细操作请参见准备工作（华为HiLens）。 订阅免费模型 登录“AI Gallery”。 选择“资产集市 > 模型”，进入
手动尝试，显著缩短了从模型开发到部署的周期，确保了模型在各类应用场景下的高性能表现，让客户能够更加聚焦于业务逻辑与创新应用的设计。 资源易获取，按需收费，按需扩缩，支撑故障快恢与断点续训 企业在具体使用大模型接入企业应用系统的时候，不仅要考虑模型体验情况，还需要考虑模型具体的精度效果，和实际应用成本。
Name：自定义用户名，仅用于VS Code页面展示，不与任何华为云用户关联。 AK、SK：在“账号中心 > 我的凭证 > 访问密钥”中创建访问密钥，获取AK、SK（参考链接）。 选择站点：此处的站点必须和远程连接的Notebook在同一个站点，否则会导致连接失败。 登录成功后显示Notebook实例列表。
following packages that were not found in your environment: flash_attn. Run `pip install flash_attn`"请参考附录：训练常见问题问题3小节。 3、大模型参数如（qwen2-72B、llama2-70B
gpu": "auto", "gradient_accumulation_steps": "auto", "gradient_clipping": "auto", "zero_allow_untested_optimizer": true, "fp16": {
控制台完成AI开发，如果您习惯使用API或者SDK进行开发，建议查看《ModelArts SDK参考》和《ModelArts API参考》获取帮助。 使用AI全流程开发的端到端示例，请参见 《快速入门》 和《最佳实践》。 Standard使用场景介绍 ModelArts Stan
见表3。 per-tensor静态量化场景 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 annotation_format 否 String
gpu": "auto", "gradient_accumulation_steps": "auto", "gradient_clipping": "auto", "zero_allow_untested_optimizer": true, "fp16": {
0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
3。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
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