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Gallery>资产集市>算法，搜索自动学习算法-图像分类。 单击算法右侧的“订阅”。 在弹出的窗口中，勾选“我已阅读并同意 《数据安全与隐私风险承担条款》 和 《华为云AI Gallery服务协议》”后，单击“继续订阅”。 订阅完成后，单击“前往控制台”，选择云服务区域为“华北-北京四”，单击“确定”后
2之间（包含2019.2和2023.2）版本，包括社区版和专业版。 使用PyCharm ToolKit远程连接Notebook开发环境，仅限PyCharm专业版。 使用PyCharm ToolKit提交训练作业，社区版和专业版都支持，PyCharm ToolKit latest版本仅限提交新版训练作业。
ModelArts 6.3.910 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 获取模型权重文件 表2 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b
iam_user”和“iam_password”；如果使用AK/SK认证，则需要填写配置项“iam_ak”、“iam_sk”和加密配置。 华为账号只能使用AK/SK认证。如果要使用账号密码认证，且必须先创建一个IAM用户再获取IAM用户名和密码进行认证，操作指导请参见创建IAM用户。
内资源的官网价。 优惠金额 用户使用云服务享受折扣优惠如商务折扣、伙伴授予折扣以及促销优惠等减免的金额。基于官网价的优惠金额。 抹零金额 华为云产品定价精度为小数点后8位（单位：元），因此在计费过程中会产生小数点后8位的资源使用费用。而在实际扣费时，仅扣除到小数点后2位，小数点后
Management，简称IAM）进行精细的权限管理。该服务提供用户身份认证、权限分配、访问控制等功能，可以帮助您安全的控制云服务资源的访问。如果华为账号已经能满足您的要求，不需要通过IAM对用户进行权限管理，您可以跳过本章节，不影响您使用ModelArts服务的其他功能。 IAM是提供
包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 获取模型权重文件 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法
ModelArts 6.3.910 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 修改代码 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后。在上传代码前，
署为一个Web Service。 batch为批量服务，批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。 edge表示边缘服务，通过华为云智能边缘平台，在边缘节点将模型部署为一个Web Service，需提前在IEF（智能边缘服务）创建好节点。 是 str service_name
'dtype'。 原因分析 训练镜像的numpy版本与Notebook中不一致。 处理方法 在代码中打印出numpy的版本，查看是否为1.18.5版本，如果非该版本号则在代码开始处执行： import os os.system('pip install numpy==1.18.5') 如果依旧有报错情况，将以上代码修改为：
无需深究底层模型开发细节。ModelArts PRO底层依托ModelArts平台提供数据标注、模型训练、模型部署等能力。也可以理解为增强版的自动学习，提供行业AI定制化开发套件，沉淀行业知识，让开发者聚焦自身业务。 父主题： Standard自动学习
failed with error code 0” 原因分析 出现该问题的可能原因如下： pytorch1.4引擎与之前pytorch1.3版本兼容性问题。 处理方法 在images之后添加contigous。 images = images.cuda() pred = model(images
visualstudio.com/updates/v1_85 图1 VS Code的下载位置 VS Code版本要求： 建议用户使用VS Code 1.85.2版本或者最新版本进行远程连接。 VS Code安装指导如下： 图2 Windows系统下VS Code安装指导 Linux系统下，执行命令sudo
kv-cache-int8量化支持的模型请参见表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。
kv-cache-int8量化支持的模型请参见表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。
查看当前moxing调用的接口版本：file_io._LARGE_FILE_METHOD，如果输出值为1则为V1版本，如果输出值为2，则为V2版本。 V1版本修改：file_io._NUMBER_OF_PROCESSES=1 V2版本修改：可以 file_io._LARGE_FILE_METHOD = 1，将模
kv-cache-int8量化支持的模型请参见表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。
#只支持int8，表示kvint8 per-token量化 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。
可开始使用。 SDK版本说明 表1 ModelArts SDK版本说明 发布时间 版本号 说明 2023-04 1.4.18 1.4.18版本在SDK旧版本基础上优化集成，主要新增DLI Spark任务提交能力，支持服务部署到推理新版专属资源池。 支持的区域 当前支持的“regi
No module named 'multipart'"报错： 截图如下： 解决措施：可更新python-multipart为0.0.12版本，具体步骤如下： 启动训练任务前更新python-multipart版本： pip install python-multipart==0
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