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原因：Moxing在进行文件复制时，未找到train_data_obs目录。 处理建议：修改train_data_obs目录为正确地址，重新启动训练作业。 另外在Moxing下载OBS对象过程中，不要删除相应OBS目录下的对象，否则Moxing在下载到被删除的对象时会下载失败。 查看训练作业的“日志”，出现报错“CUDA
keepdim=True) text_probs = (100.0 * image_features @ text_features.T).softmax(dim=-1) print("Label probs:", text_probs) # prints: [[1., 0.
yi-34b 15 ChatGLMv3 glm3-6b 16 Baichuan2 baichuan2-13b 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备环境 本教程案例是基于ModelArts Lite Server运行的，需要购买并开通Server资源。
在ModelArts中1个节点的专属资源池，能否部署多个服务？ 支持。 在部署服务时，选择专属资源池，在选择“计算节点规格”时选择“自定义规格”，设置小一些或者选择小规格的服务节点规格，当资源池节点可以容纳多个服务节点规格时，就可以部署多个服务。如果使用此方式进行部署推理，选择的规格务必满足模型的
l API，可使用HTTPS协议访问。ModelArts提供了SDK用于调用在线服务API，SDK调用方式请参见《SDK参考》>“场景1：部署在线服务Predictor的推理预测”。 除此之外，您还可以使用常见的开发工具及开发语言调用此接口，建议通过互联网搜索并获取调用标准Restful
训练作业、模型推理（即模型管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像，包括MindSpore、PyTorch。适用于Standard开发环境，模型训练，服务部署，请参考下表。镜像的URL、包含
精度基线配置 该目录下主要放置性能、精度任务的yaml配置文件，包含性能基线、精度基线、训练最佳实践参数等，以上配置文件仅供参考。 代码上传至OBS 本地完成代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的解压，将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备
使用OBS或ModelArts SDK将OBS中的文件下载到本地。 方式一：使用OBS进行下载 在OBS中，可以将样例中的“obs_file.txt”下载到本地。如果您的数据较多，推荐OBS Browser+下载数据或文件夹。使用OBS下载文件的操作指导，请参见下载文件。 方式二：使用ModelArts SDK进行下载
env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda env。 在Notebook的Terminal中执行如下命令。其中，my-env是虚拟环境名称，用户可自定义。conda详细参数可参考conda官网。
JobOutput(name="train_url", obs_config=wf.data.OBSOutputConfig(obs_path=output_storage.join("/train_output/")))], spec=wf.steps.JobSpec( resource=wf
alpaca_gpt4_data.json 数据集，数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。
件版本和镜像配套关系获取基础镜像。 步骤一：检查环境 请参考Lite Server资源开通，购买Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买Server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
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts
训练作业的代码目录，是一个OBS路径，需要以"obs:/"开头，如"obs://xx/yy/"。 boot_file 是 String 训练作业的代码启动文件，需要在代码目录下，可填写相对路径，如"boot_file.py"，也可填写绝对路径，如"obs://xx/yy/boot_file
将AI Gallery中的模型部署为AI应用 AI Gallery支持将模型部署为AI应用，在线共享给其他用户使用。 前提条件 选择的模型必须是支持部署为AI应用的模型，否则模型详情页没有“部署 > AI应用”选项。 部署AI应用 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。
# 定义输入的OBS对象 obs_data = wf.data.OBSPlaceholder(name="obs_placeholder_name", object_type="directory") # 通过JobStep来定义一个训练节点，并将训练结果输出到OBS job_step
本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Cluster环境中部署ComfyUI，使用NPU卡进行推理。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Cluster上使用昇腾计算资源部署ComfyUI用于推理的详细过程。完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持购买Cluster资源。
在ModelArts中使用边缘节点部署边缘服务时能否使用http接口协议？ 系统默认使用https。如果您想使用http，可以采取以下两种方式： 方式一：在部署边缘服务时添加如下环境变量： MODELARTS_SSL_ENABLED = false 图1 添加环境变量 方式二：在
调用ModelArts API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？ 调用API接口创建训练作业时，“pool_id”为“资源池ID”。 调用API接口部署在线服务时，“pool_name”为“资源池ID” 。 图1 资源池ID 父主题： API/SDK
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