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如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小？ 减小目的镜像大小的最直接的办法就是选择尽可能小且符合自己诉求的镜像，比如您需要制作一个PyTorch2.1+Cuda12.2的镜像，官方如果没有提供对应的PyTorch或者Cuda版本的镜像，优选一个没有PyTorch环境或没有安装Cuda的镜像，而不
动态shape 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
最新动态 本文介绍了ModelArts各特性版本的功能发布和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2023年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 Notebook连接大数据服务特性 介绍如何将ModelArts Notebook开发
动态挂载OBS 功能介绍 在运行中的Notebook实例，支持将“OBS并行文件系统”挂载到实例中指定的文件目录，挂载后可以在容器中以文件系统操作方式完成OBS并行文件系统对象的读写。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API
pages Integer 总的页数。 size Integer 每一页的数量。 total Long 总的记录数量。 表3 DataVolumesRes 参数 参数类型 描述 category String 存储类型。可选值为OBS。 id String 动态挂载实例ID。 mount_path
category String 存储类型。可选值为OBS。 id String 动态挂载实例ID。 mount_path String 在Notebook实例中挂载的路径。 status String 动态挂载OBS状态。枚举值如下： MOUNTING：挂载中 MOUNT_FAILED：挂载失败
分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进
category String 存储类型。可选值为OBS。 id String 动态挂载实例ID。 mount_path String 在Notebook实例中挂载的路径。 status String 动态挂载OBS状态。枚举值如下： MOUNTING：挂载中 MOUNT_FAILED：挂载失败
物体检测之前，首先需考虑如何设计标签，标签设计需要对应所检测图片的明显特征，并且选择的标签比较容易识别（画面主体物与背景区分度较高），每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后，基于设计好的标签准备该图片的数据，每种需识别出的标签，建议应在所有图片个数相加
人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。 昇腾芯片 昇腾芯片又叫Ascend芯片，是华为自主研发的高计算力低功耗的AI芯片。 资源池
policy”原则。该设计原则更推荐直接复制粘贴代码，而不是进行抽象处理。因此，与模型前向运算相关的所有源代码都被直接复制粘贴到同一个文件中，而不是调用某些抽象提取出的模块化库。Diffusers的这种设计原则的好处是代码简单易用、对代码贡献者友好。然而，这种反软件结构化的设计也有明显的缺点。由
otebook容器中的数据集。 动态挂载OBS并行文件系统有什么限制 OBS提供两种桶，对象存储（对象桶）和并行文件系统PFS。 ModelArts的Notebook仅支持挂载OBS的并行文件系统，挂载至Notebook容器“/data/”的子目录下。 动态挂载OBS并行文件系统操作
在导入模型时，提示单个模型文件大小超过5G限制。 原因分析 在不使用动态加载的情况下，系统对单个模型文件的限制大小为5G，超过时无法进行导入。 处理方法 精简模型文件后，重新导入。 使用动态加载功能进行导入。 图1 使用动态加载 父主题： 模型管理
动态扩充云硬盘EVS容量 什么是动态扩容EVS 存储配置采用云硬盘EVS的Notebook实例， 存储盘是挂载至容器/home/ma-user/work/目录下， 可以在实例运行中的状态下，动态扩充存储盘容量，单次最大动态扩容100GB。 动态扩容EVS适用于哪些使用场景 在No
Graph，DAG）的开发。一个DAG是由节点和节点之间的关系描述组成的。开发者通过定义节点的执行内容和节点的执行顺序定义DAG。绿色的矩形表示为一个节点，节点与节点之间的连线则是节点的关系描述。整个DAG的执行其实就是有序的任务执行模板。 图3 工作流 Workflow提供的样例 Mod
昇腾云服务6.3.904版本说明 昇腾云服务6.3.904版本发布支持的软件包和能力说明如下，软件包获取路径：Support-E网站。 发布包 软件包特性说明 配套说明 备注 昇腾云模型代码 三方大模型，包名：AscendCloud-3rdLLM PyTorch框架下支持如下模型训练：
outputs 节点的输出列表 否 AbstractOutput或者list[AbstractOutput] properties 节点的属性信息 否 dict policy 节点的执行策略，主要包含节点调度运行的时间间隔、节点执行的超时时间、以及节点执行是否跳过的相关配置 否 StepPolicy
ts使用的桶。 内部资源授权 ModelArts推理当前已支持细粒度授权，租户可以根据实际的权限要求对子用户进行相应的权限配置，限制某些资源的管理，实现权限最小化。 模型管理 使用从训练或者从OBS中选择创建模型，推荐用户使用动态加载的方式导入，动态加载实现了模型和镜像的解耦，便
ModelArts的功能都需经过授权，可以更精确的控制子用户的权限范围，达成权限最小化的安全策略。 用工作空间限制资源访问 工作空间是ModelArts面向企业客户提供的一个高阶功能，用于进一步将用户的资源划分在多个逻辑隔离的空间中，并支持以空间维度进行访问的权限限定。目前工作空
Calling的模型使用 Dify是一个能力丰富的开源AI应用开发平台，为大型语言模型（LLM）应用的开发而设计。它巧妙地结合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps的理念，提供了一套易用的界面和API，加速了开发者构建可扩展的生成式AI应用的过程。 操作步骤
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