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DataConsumptionSelector(data_list=[job_step_a.outputs["train_url"].as_input(), job_step_b.outputs["train_url"].as_input()])), # 选择job_step_a或者job_step_b的输出作为输入
数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量：ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH：训练时指定的输入数据集路径。 ORIGINAL_HF_WEIGHT：加载tokenizer与Hugging
AI Gallery支持哪些区域？ 首先，AI Gallery本身不区分区域，任意区域进入AI Gallery，其展示的商品和功能是一致的。 订阅算法或模型。 从AI Gallery订阅的算法、模型，不区分区域，但是，在前往控制台使用订阅的产品时，需选择对应的区域。支持的区域与M
托管数据集到AI Gallery AI Gallery上每个资产的文件都会存储在线上的AI Gallery存储库（简称AI Gallery仓库）里面。每一个数据集实例视作一个资产仓库，数据集实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如，模型名称为“Test”，则AI Gallery仓
发布数据集到AI Gallery 除了Gallery提供的已有资产外，还可以将个人创建的资产发布至Gallery货架上，供其他AI开发者使用，实现资产共享。 数据集资产上架 登录AI Gallery，选择右上角“我的Gallery”。 在“我的资产 > 数据集”下，选择未发布的数
输入新的标签，单击“确定”。 图12 全部标签 图13 添加标签 标注页面和标签都修改完成后，单击“应用所有修改”，在弹出的对话框单击“确定”，自动返回至标注概览页，同时会覆盖原始的标注数据。 图14 应用所有修改 如果您对修改后的数据不满意，也可以单击“放弃修改”选择放弃本次修改，保持原有的标注数据。
"modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作（无论界面操作还是API调用）。关于如何给一个用户赋权（准确讲是需要先将用户加入用户组，再面向用户组赋权），可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArts还有一个特殊的地方在于，为了完成AI计算的各种操作，
AI Gallery的入口在哪里 控制台入口 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中选择“AI Gallery”跳转到AI Gallery首页。 直接网址访问 旧版AI Gallery将下线，已不再更新，建议使用新版AI Gallery。 旧版AI Gallery地址：https://developer
创建模型成功后，部署服务报错，如何排查代码问题 问题现象 创建模型成功后，部署服务失败，如何定位是模型代码编写有问题。 原因分析 用户自定义镜像或者通过基础镜像导入的模型时，用户自己编写了很多自定义的业务逻辑，这些逻辑有问题将会导致服务部署或者预测失败，需要能够排查出哪里有问题。
数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量：ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH：训练时指定的输入数据集路径。 ORIGINAL_HF_WEIGHT：加载tokenizer与Hugging
数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量：ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH：训练时指定的输入数据集路径。 ORIGINAL_HF_WEIGHT：加载tokenizer与Hugging
在llm_inference/ascend_vllm/目录下通OpenAI服务API接口启动服务，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改配置。 （1）非多模态 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model ${container_model_path} \
发布需求 如果你已经注册成为了AI Gallery平台上的合作伙伴，你可以在AI Gallery上发布你的需求。 在“AI Gallery”页面中，单击右上角“我的Gallery > 我的主页”进入个人中心页面。 左侧菜单栏选择“我的需求”进入我的需求列表页，单击右上方的“发布”，进入发布需求页面。
run”，驱动包名称为“Ascend-hdk-型号-npu-driver_版本号_linux-aarch64.run”，商用版是权限受控，仅华为工程师和渠道用户有权限下载，下载地址请见固件驱动包下载链接。 arch cat /etc/os-release 图5 查看机器操作系统版本及架构
使用镜像 在AI Gallery中，您可以查找共享的镜像并用于AI开发。 使用镜像 登录“AI Gallery”。 选择“资产集市 > 镜像”，进入镜像页面，该页面展示了所有共享的镜像。 搜索业务所需的镜像，请参见查找和收藏资产。 单击目标镜像进入详情页面。 在详情页面您可以查看
RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED. This error may appear if you passed in a non-contiguous input. 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 数据输入不连续，cuDNN不支持的类型。
数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量：ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH：训练时指定的输入数据集路径。 ORIGINAL_HF_WEIGHT：加载tokenizer与Hugging
/v2/{project_id}/training-jobs/{training_job_id}/actions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String
train_results = trainer.train() print('Start to save model') # 保存模型 trainer.save_model() trainer.log_metrics("train", train_results
train_results = trainer.train() print('Start to save model') # 保存模型 trainer.save_model() trainer.log_metrics("train", train_results
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