检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建,此处仅为举例。
购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。
Administrator 云审计服务CTS CTS Administrator AI开发平台ModelArts ModelArts CommonOperations ModelArts Dependency Access 开发环境Notebook/镜像管理/弹性节点Server 对象存储服务
- - 存储资源 对象存储OBS 用于存储批量部署服务的输入和输出数据。 具体费用可参见对象存储价格详情。 注意: 存储到OBS中的数据需在OBS控制台进行手动删除。如果未删除,则会按照OBS的计费规则进行持续计费。
使用当前账户登录OBS管理控制台,去查找对应的OBS桶、文件夹、文件。 通过接口判断路径是否存在。在已有的Notebook实例,或者创建一个Notebook,执行如下命令,检查路径是否存在。
obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建,此处仅为举例。
上传数据至OBS(首次使用时需要) 前提条件 已经在OBS上创建好普通OBS桶,请参见创建普通OBS桶。 已经安装obsutil,请参考下载和安装obsutil。 参考线下容器镜像构建及调试章节,构建容器镜像并调试,镜像构建及调试与单机单卡相同。
obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建,此处仅为举例。
obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建,此处仅为举例。
obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建,此处仅为举例。
obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建,此处仅为举例。
同一个Step的输入名称不能重复 是 str data 数据集标注节点的输入数据对象 是 数据集或标注任务相关对象,当前仅支持Dataset, DatasetConsumption, DatasetPlaceholder,LabelTask,LabelTaskPlaceholder
- - 存储资源 对象存储OBS 用于存储训练和推理的输入数据和输出结果数据。 具体费用可参见对象存储价格详情。 注意: 存储到OBS中的数据需在OBS控制台进行手动删除。如果未删除,则会按照OBS的计费规则进行持续计费。
- - 存储资源 对象存储OBS 用于存储模型训练的输入和输出数据。 具体费用可参见对象存储价格详情。 注意: 存储到OBS中的数据需在OBS控制台进行手动删除。如果未删除,则会按照OBS的计费规则进行持续计费。
Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中,创建文件夹,准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。 模型权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。
参数可省略,示例如下: 1 model.publish_model() 此时模型文件会上传到默认OBS桶以当前时间戳结尾的目录中。
Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中,创建文件夹,准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。 模型权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。
storage_name", title="title_info", description="description_info") # name字段必填,title, description可选填 # 定义输入的OBS对象
在标注对象中,选择物体的起始点,单击鼠标确定直线的起始点,然后使得直线覆盖标注对象,然后再单击鼠标完成标注。 虚线。也可使用快捷键【5】。在标注对象中,选择物体的起始点,单击鼠标确定虚线的起始点,然后使得虚线覆盖标注对象,然后再单击鼠标完成标注。 点。也可使用快捷键【6】。
AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。