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mpletions"拼接而成。部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code:获取方式见访问在线服务(APP认证)。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。若服务部署在Notebo
ModelArts数据集保存到容器的哪里? ModelArts的数据集和数据存储位置对应的数据都保存在OBS中。 父主题: 一般性问题
naconda(kernel依赖的python环境)的pip进行安装。 使用命令jupyter labextension list --app-dir=/home/ma-user/.lab/console查询 前端插件安装目录为:/home/ma-user/.local/shar
务列表中,停止因运行自动学习作业而创建的服务。操作完成后,ModelArts服务即停止计费。 登录OBS控制台,进入自己创建的OBS桶中,删除存储在OBS中的数据。操作完成后,OBS服务即停止计费。 对于使用专属资源池创建的自动学习作业: 登录ModelArts控制台,在自动学习
keep_checkpoint_max=35) # append_info=[{"epoch_num": cur_epoch_num}],mindspore1.3及以后版本会支持append_info参数,保存当前时刻的epoch值 ckpoint_cb
方式二:根据创建训练作业生成的训练作业对象查询。 log = job_instance.get_job_log(task_id="worker-0") print(log) 参数说明 表1 Estimator初始化参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法请参考Session鉴权。
检测到模型是否真实的启动。 在自定义镜像健康检查接口中,用户可以实现实际业务是否成功的检测。在创建AI应用时配置健康检查延迟时间,保证容器服务的初始化。 因此,推荐在创建AI应用时配置健康检查,并设置合理的延迟检测时间, 实现实际业务的是否成功的检测,确保服务部署成功。 父主题:
--seq-length 8192 \ --handler-name GeneralInstructionHandler \ --append-eod \ --tokenizer-not-use-fast 参数说明: - input:SFT全参微调数据的存放路径。
错误未被抑制,可能影响后续业务,需要重置卡或重启节点。观测方式:Xid事件中包含95事件。(Remapped的Pending记录只作为提示,当业务空闲时进行卡重置触发重映射即可) L4: 需要换卡,SRAM Uncorrectable>4或者Remapped Failed。 A050102 GPU 其他 nvidia-smi返回信息中包含ERR。
公网访问在线服务有以下认证方式,API调用请参见认证详情: 通过Token认证的方式访问在线服务 通过AK/SK认证的方式访问在线服务 通过APP认证的方式访问在线服务 父主题: 访问在线服务支持的访问通道
务列表中,停止因运行自动学习作业而创建的服务。操作完成后,ModelArts服务即停止计费。 登录OBS控制台,进入自己创建的OBS桶中,删除存储在OBS中的数据。操作完成后,OBS服务即停止计费。 对于使用专属资源池创建的自动学习作业: 登录ModelArts控制台,在自动学习
前提条件 在线服务部署时需选择“升级为WebSocket”。 在线服务中的AI应用导入选择的镜像需支持WebSocket协议。 约束与限制 WebSocket协议只支持部署在线服务。 只支持自定义镜像导入AI应用部署的在线服务。 调用API访问在线服务时,对预测请求体大小和预测时间有限制:
Kubernetes Kubernetes是一个开源的容器编排部署管理平台,用于管理云平台中多个主机上的容器化应用。Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效,Kubernetes提供了应用部署、规划、更新、维护的一种机制。使用Lite Cluster需要用户具备一定的Kubern
ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署AI应用,管理全周期AI工作流。 ModelArts服务的计费方式简单、灵活,您既可以选择按实际使用时长计费,也可以选择更经济的按包周期(包年/包
导入数据集失败 导入数据集失败可能原因为OBS桶类型选择错误,请您选择标准存储类型的桶导入。 父主题: Standard数据管理
--handler-name GeneralInstructionHandler \ --log-interval 1000 \ --append-eod 参数说明: - input:SFT全参微调数据的存放路径。 - output-prefix:处理后的数据集保存路径+数据集名称前缀(例如:alpaca_ft)。
--handler-name GeneralInstructionHandler \ --seq-length 4096 \ --append-eod 参数说明: - input:用于微调的原始数据。 - output-prefix:处理后的数据集保存路径+数据集名称前缀(例如:alpaca-ft)。
务部署”进入配置详情页,完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面,选择模型部署使用的资源规格。 AI应用来源:默认为生成的AI应用。 选择AI应用及版本:自动匹配当前使用的AI应用版本,支持选择版本。 资源池:默认公共资源池。 分流:默认为100,输入值必须是0-100之间。 计
务部署”进入配置详情页,完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面,选择模型部署使用的资源规格。 AI应用来源:默认为生成的AI应用。 选择AI应用及版本:自动匹配当前使用的AI应用版本,支持选择版本。 资源池:默认公共资源池。 分流:默认为100,输入值必须是0-100之间。 计
mpletions"拼接而成。部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code:获取方式见访问在线服务(APP认证)。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。如果服务部署在Noteb