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onnx") TensorFlow导出ONNX模型，操作指导请见此处。 如何导出PTH模型 PyTorch模型导出时需要包含模型的结构信息，需要利用jit.trace方式完成模型的导出与保存。 # If you are instantiating the model with *from_pretrained*
海一、华南-广州、中国-香港 什么是Workflow 运行第一条Workflow 开发一条Workflow 开发工具 在 AI 开发过程中搭建开发环境、选择AI框架、选择算法、调试代码、安装相应软件或者硬件加速驱动库都不是容易的事情，使得学习 AI 开发上手慢门槛高。为了解决这些
在线服务列表页面单击“名称/ID”，进入在线服务详情页面。 单击CloudShell页签，选择模型版本和计算节点，当连接状态变为时，即登录实例容器成功。 如果遇到异常情况服务器主动断开或超过10分钟未操作自动断开，此时可单击“重新连接”重新登录实例容器。 图5 CloudShell界面 部分用户登录Cloud S
在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data
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
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vllm_path是模型权重路径； max_model_len是最大模型长度，默认设置为4096； gpu_memory_utilization是gpu利用率，如果模型出现oom报错，调小参数； tensor_parallel_size是使用的卡数； quantization是量化参数，使用非
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print(','.join(map(str, result))) 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录服务器。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如SFS Tur
|── alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录服务器。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如SFS Tur
华为云租户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类各项云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理，包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统，虚拟防火墙、API网关和高级安全服务，各项云服务，租户数据，以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮
save_summary_steps=save_summary_steps, save_model_secs=save_model_secs, checkpoint_path=flags.checkpoint_url, export_model=mox
清理镜像构建缓存 （只支持ModelArts Notebook里使用）。 debug 在ECS上调试SWR镜像是否能在ModelArts Notebook中使用 （只支持已安装docker环境的ECS）。 使用ma-cli image get-template命令查询镜像构建模板 m
建议把调试过程中的修改点通过Dockerfile固化到容器构建正式流程，并重新测试。 确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题，那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入镜像的文件是否在正确的位置、是否有正确的权限。 训练场景主要查看自研的依赖包是否正常，查看pip
勾选“无条件自动重启”后，只要系统检测到训练异常，就无条件重启训练作业。为了避免无效重启浪费算力资源，系统最多只支持连续无条件重启3次。 系统支持自动监控作业进程的状态和资源利用率来判定作业是否卡死，开启“作业卡死重启”开关后，支持将标记为卡死的作业进行进程级自动重启，以提高资源使用率。因系统无法核实代码逻辑且检测
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':
learning时，均需要替换为此处实际创建的组织名称。 单击右上角“登录指令”，获取登录访问指令。以root用户登录ECS环境，输入登录指令。 图1 在ECS中执行登录指令 登录SWR后，使用docker tag命令给上传镜像打标签。下面命令中的组织名称deep-learning，请替换为a
企业项目 创建开发环境实例 POST /v1/{project_id}/notebooks modelarts:notebook:create ecs:serverKeypairs:create swr:repository:getNamespace swr:repository:listNamespace
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"type": "modelarts/image_classification" } ] } 数据生成算子（StyleGan算子） 图像生成利用Gan网络依据已知的数据集生成新的数据集。Gan是一个包含生成器和判别器的网络，生成器从潜在空间中随机取样作为输入，其输出结果需要尽量模仿
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