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ModelArts在线服务和批量服务有什么区别? 在线服务 将模型部署为一个Web服务,您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 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。 批量服务一次性推理批量数据,处理完服务结束。在线服务提供API接口,供用户调用推理。
在ModelArts中训练好后的模型如何获取? 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线,无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型,会存储至用户指定的OBS路径中,供用户下载。 父主题: Standard模型训练
如何查看ModelArts训练作业资源占用情况? 在ModelArts管理控制台,选择“模型训练>训练作业”,进入训练作业列表页面。在训练作业列表中,单击目标作业名称,查看该作业的详情。您可以在“资源占用情况”页签查看到如下指标信息。 CPU:CPU使用率(cpuUsage)百分比(Percent)。
ModelArts在线服务预测时,如何提高预测速度? 部署在线服务时,您可以选择性能更好的“实例规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时,您可以增加“实例数”。 如果实例数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果实例数设置大于1,表示后台的计算模
在ModelArts中如何将标注结果下载至本地? ModelArts数据集中的标注信息和数据在发布后,将以manifest格式存储在“数据集输出位置”对应的OBS路径下。 路径获取方式: 在ModelArts管理控制台,进入“数据管理>数据集”。 选择需查看数据集,单击名称左侧小
25 26 27 28 { "source":"s3://path/to/image1.jpg", "usage":"TRAIN", "hard":"true", "hard-coefficient":0.8, "id":"01620059
可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/training_data/alpaca_gpt4_data.json 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。
vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。 方式一:通过OpenAI服务API接口启动服务 在llm_inference/ascend_vllm/目录下通OpenAI服务AP
--trust-remote-code 通过OpenAI服务API接口启动服务 在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。 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model
无需处理。 AI处理器AI CORE时钟频率 ma_container_npu_ai_core_frequency_hertz 昇腾系列AI处理器AI Core时钟频率 赫兹(Hz) >0 NA NA NA AI处理器电压 ma_container_npu_ai_core_voltage_volts
可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/training_data/alpaca_gpt4_data.json 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。
vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。 方式一:通过OpenAI服务API接口启动服务 在llm_inference/ascend_vllm/目录下通OpenAI服务AP
查询数据集版本详情 根据版本ID查询数据集指定版本的详细信息。 dataset.get_version_info(version_id) 示例代码 查询数据集指定版本的详细信息 from modelarts.session import Session from modelarts
删除数据集版本 删除数据集的指定版本。 dataset.delete_version(version_id) 示例代码 删除数据集指定版本 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset
"fengbin26" ], "entity" : "238947895793875835893490", "events" : [ "*:failed,completed", "job_step:stop" ] } 响应示例 状态码: 200 订阅信息。 { "topic_urns"
Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/training-jobs/{training_job_id}/autosearch-parameter-analysis/{parameter_name} 表1
调度策略。 created_at String 创建时间。 表4 WorkflowSchedulePolicies 参数 参数类型 描述 on_failure String 定时调度策略中的标记,失败时触发。 on_running String 定时调度策略中的标记,running时触发。
按标签名称更新单个标签 功能介绍 按标签名称更新单个标签。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{project_id}/datasets
workforce_task_id 是 String 标注任务ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 email 否 String 团队标注成员邮箱。 samples 否 Array of SampleLabels objects 更新的样本列表。
训练作业worker的个数。 data_url String 训练作业的数据集。 train_url String 训练作业输出文件OBS路径。 log_url String 训练作业的日志OBS输出路径URL,默认为空。如:“/usr/train/”。 dataset_version_id String