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nets.nets_factory: class NetworkKeys(builtins.object) | Data descriptors defined here: | | __dict__ | dictionary for instance variables
将数据和应用程序加密,以保护数据的机密性和完整性。 确保AI应用的相关软件都得到及时的安全更新和漏洞修补。 遵守相关的合规性要求,如GDPR、HIPAA、PCI DSS等。 进行适当的访问控制,以确保只有授权用户可以访问管理在线服务等相关资源。 监控和报告任何异常活动,并及时采取措施。
ServiceOutput或者ServiceOutput的列表 title title信息,主要用于前端的名称展示 否 str description 服务部署节点的描述信息 否 str policy 节点执行的policy 否 StepPolicy depend_steps 依赖的节点列表
本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表2所示。 表2 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。
flower_photos.zip └── mindspore_model ├── logs │ └── xxx-xxx-xxx--0.log ├── output │ └── 20220627-105226-resnet50-224 └── mindspore-image-models.zip 提交训练作业常见问题
命令行输入框: sum(nt_npg{type="NT_NPU_CARD_LOSE"} !=2) by (cluster_name, node_ip,type) 图2 告警规则设置 告警条件:选择触发条件在1个监控周期内,如果平均值>=1达到连续1次时,产生重要告警。 告警通知(可选)
6334 Invalid value for name or description. The character `{}` is not allowed. description参数错误 请检查description参数是否合法。 400 ModelArts.6335 '{}' is
220 221 222 223 224 225 from __future__ import print_function import gzip import os import urllib import numpy import tensorflow as tf from six
"8c15ad080d3eabad14037b4eb00d6a6f", "role" : 0, "task_id" : "tY330MHxV9dqIPVaTRM", "workforce_task_name" : "task-cd60", "dataset_id" : "
击“Install”即可完成安装。 Step2 创建Notebook实例 创建一个Notebook实例,并开启远程SSH开发,配置远程访问IP白名单。该实例状态必须处于“运行中”,具体参见创建Notebook实例章节。 Step3 登录插件 使用访问密钥完成登录认证操作如下: 打
数据处理的创建时间。 data_source ProcessorDataSource object 数据处理任务的输入,与inputs二选一。 description String 数据处理任务描述。 duration_seconds Integer 数据处理的运行时间,单位秒。 error_msg
可通过/home/ma-user/AscendSpeed路径访问。 在ModelArts中创建训练作业如:预训练,执行代码包中例如:scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 的脚本,开始训练。 在训练中,程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训
本文使用NewBert模型介绍构建自定义模型的流程。 安装AI Gallery SDK。 通过pip在本地或云上开发环境安装AI Gallery SDK(galleryformers)。 pip install galleryformers 建议在虚拟环境(Python 3.8+)中安装AI
设置AI应用相关信息 可选:配置高级选项。 表3 高级选项参数说明 参数名称 说明 “支持IPV6” 默认关闭。开启该功能后,待在线服务部署完成,服务预测地址中的域名在公网解析时可解析为IPV6地址。 须知: 仅支持部署时开启,开启后不支持修改。 仅北京四支持该功能。 “标签”
l路径下。 --tensor-parallel-size:并行卡数。此处举例为1,表示使用单卡启动服务。 --host:服务部署的IP,使用本机IP 0.0.0.0。 --port:服务部署的端口8080。 -max-num-seqs:最大同时处理的请求数,超过后在等待池等候处理。
project_id}/datasets/WxCREuCkBSAlQr9xrde/workforce-tasks/tY330MHxV9dqIPVaTRM/data-annotations/stats?sample_state=__unreviewed__ 响应示例 状态码: 200
在tools目录下新建一个“run.sh”作为启动脚本,“run.sh”内容可参考: #!/usr/bin/env sh set -x set -o pipefail export NCCL_DEBUG=INFO DEFAULT_ONE_GPU_BATCH_SIZE=32 BATCH_SI
可通过/home/ma-user/AscendSpeed路径访问。 在ModelArts中创建训练作业如:预训练,执行代码包中例如:scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 的脚本,开始训练。 在训练中,程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训
l路径下。 --tensor-parallel-size:并行卡数。此处举例为1,表示使用单卡启动服务。 --host:服务部署的IP,使用本机IP 0.0.0.0。 --port:服务部署的端口8080。 -max-num-seqs:最大同时处理的请求数,超过后在等待池等候处理。
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