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ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界
原因分析二 本地系统为Linux,由于使用root用户安装VS Code,打开VS Code显示信息It is not recommended to run Code as root user 解决方法二 请使用非root用户安装VS Code后,回到ModelArts控制台界面再次单击界面上的“VS
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 权限问题
ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界
ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界
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是否支持Keras引擎? 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署(即推理)暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API,它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本
原因分析二 本地系统为Linux,由于使用root用户安装VS Code,打开VS Code显示信息It is not recommended to run Code as root user 解决方法二 请使用非root用户安装VS Code后,回到ModelArts控制台界面再次单击界面上的“VS
Code。VS Code安装请参考安装VS Code软件。 图4 下载并安装VS Code 如果用户之前未安装过ModelArts VS Code插件,此时会弹出安装提示,请单击“Install and Open”进行安装;如果之前已经安装过插件,则不会有该提示,请跳过此步骤,直接执行5。 图5
Gallery、发布数据集到AI Gallery。对于支持部署为AI应用的AI Gallery模型,可将此模型部署为AI应用,具体可参见将AI Gallery中的模型部署为AI应用。 发布后的资产,可通过微调大师训练模型和在线推理服务部署模型,具体可参见使用AI Gallery微调大师训练模型、使用AI
Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界
训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令,即可安装 EAGLE。 bash build.sh
存储的是节点名称;此时if_then_steps中的step跳过不执行。 使用案例 根据需求参考简单示例或进阶示例。 简单示例 通过参数配置实现 import modelarts.workflow as wf left_value = wf.Placeholder(name="left_value"
型开发、训练、管理、部署功能,可灵活使用其中一个或多个功能。 支持本地 IDE+ModelArts 插件远程开发能力,线上线下协同开发,开发训练一体化架构,支持大模型分布式部署及推理 统一管理 AI 开发全流程,提升开发效率,记录模型构建实验全流程 多场景部署,灵活满足业务需求 支持云端/边端部署等多种生产环境
low工作流、停止因运行Workflow工作流而创建的训练作业和部署的服务。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 自动学习:自动学习运行时会收取费用,使用完请及时停止自动学习、停止因运行自动学习而创建的训练作业和部署的服务。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 Notebook实例:
JupyterLab中文件保存失败,如何解决? 问题现象 JupyterLab中保存文件时报错如下: 原因分析 浏览器安装了第三方插件proxy进行了拦截,导致无法进行保存。 在Notebook中的运行文件超过指定大小就会提示此报错。 jupyter页面打开时间太长。 网络环境原因,是否有连接网络代理。
metadata metadata object 算法的元数据,描述算法基本信息。 job_config job_config object 算法配置信息,如启动文件等。 resource_requirements Array of resource_requirements objects
请参见Ascend应用样例。 模型训练:ModelArts中支持使用Snt9、Snt9B训练模型。 模型推理:在ModelArts中将模型部署上线为在线服务时,支持使用Snt3、Snt3P、Snt9、Snt9B规格资源进行模型推理。 父主题: 一般性问题
数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。
使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:per-group Step1 模型量化 可以在Huggingfac