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署落地。AI开发并不是一个单向的流水线作业，在开发的过程中，会根据数据和模型结果进行多轮的实验迭代。算法工程师会根据数据特征以及数据的标签做多样化的数据处理以及多种模型优化，以获得在已有的数据集上更好的模型效果。传统的模型交付会直接在实验迭代结束后以输出的模型为终点。当应用上线后
镜像较小，只有2~5G。用户使用此类镜像做基础镜像，安装自己需要的引擎版本和依赖包，可扩展性更高。并且这些镜像预置了一些开发环境启动所必要的配置，用户无需对此做任何适配，安装所需的软件包即可使用。 此类镜像为最基础的镜像，主要应对用户做自定义镜像时基础镜像太大的问题，所以镜像中未安装任何组件；如果需使用OBS
如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 3.权重要求放在磁盘的指定目录，并做目录大小检查，参考命令如下： df -h 步骤四 制作推理镜像 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6
attention_processor.py 图3 查找diffusers源码包位置 找到具体位置后可以cp替换，替换前可对diffusers原始文件做备份，如果没有备份则可以通过删除diffusers包重新安装的方式获取原始文件。 执行bash stable_diffusers_train
placeholder_type=wf.PlaceholderType.FLOAT, default=1.0, description="每训练n个epoch做一次验证")), wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf
明，更能提高使用效率。 表5 云上开发环境中各种存储使用场景说明 存储类型 建议使用场景 优点 缺点 云硬盘EVS 比较适合只在开发环境中做数据、算法探索，性能较好。 块存储SSD，可以理解为一个磁盘，整体IO性能比NFS要好，可以动态扩充，最大可以到4096GB。 云硬盘EVS
会导致频繁的容器镜像构建操作。 不建议在容器内再创建多个conda env。因为容器已经能满足隔离需求，没有必要再通过conda env做隔离。 本教程通过打包conda env来构建环境，也可以通过pip install、conda install等方式安装conda环境的依赖。
infer.py是NPU上使用MindSpore Lite推理的样例，与GPU推理代码区别主要参考infer函数，不同业务场景需根据实际情况做相应修改。infer.py文件预置在AscendCloud-CV-6.3.909-xxx.zip软件包中。 模型每次推理的图片数量必须是支持
能小于0（最多支持2位小数，小数点后第3位做四舍五入处理）。 memory 是 Integer 内存，单位为MB，仅支持整数。 cpu 是 Float CPU核数，支持配置小数，输入值不能小于0.01（最多支持2位小数，小数点后第3位做四舍五入处理）。 ascend_a310 否
如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 权重要求放在磁盘的指定目录，并做目录大小检查，参考命令如下： df -h Step4 制作推理镜像 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6
placeholder_type=wf.PlaceholderType.FLOAT, default=1.0, description="每训练n个epoch做一次验证")), wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf
--input_text [MASK]京是中国的[MASK]都。 infer.py是NPU上使用MindSpore Lite推理的样例，不同业务场景需根据实际情况做相应修改。infer.py文件预置在AscendCloud-CV-6.3.910-xxx.zip软件包中。 infer.py中包含使用MindSpore
1-python3.6 TF-2.1.0-python3.6 PyTorch-1.4.0-python3.6 下文将介绍如何在训练中使用评估代码。对训练代码做一定的适配和修正，分为三个方面：添加输出目录、复制数据集到本地、映射数据集路径到OBS。 添加输出目录 添加输出目录的代码比较简单，即在代码
开启此配置，否则精度会异常；其他模型不建议开启，因为性能会有损失。 如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考推理模型量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs
如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 权重要求放在磁盘的指定目录，并做目录大小检查，参考命令如下： df -h Step4 制作推理镜像 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6
save_pretrained(dir) # 给定input_ids，生成 output_ids，在循环中调用 PretrainedModel.forward() 来做前向推理 PretrainedModel.generate() 操作步骤 本文使用NewBert模型介绍构建自定义模型的流程。 安装AI Gallery
metrics) trainer.save_state() print('Start to evaluate') # 在验证集上做准确性评估 eva_metrics = trainer.evaluate() trainer.log_metrics("eval"
metrics) trainer.save_state() print('Start to evaluate') # 在验证集上做准确性评估 eva_metrics = trainer.evaluate() trainer.log_metrics("eval"
开启此配置，否则精度会异常；其他模型不建议开启，因为性能会有损失。 如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考推理模型量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs
现 from modelarts import workflow as wf # 构建一个OutputStorage对象，对训练输出目录做统一管理 storage = wf.data.Storage(name="storage_name", title="title_info"
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