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GPU训练迁移至PyTorch NPU训练 训练迁移 Transfer2NPU 代码自动迁移工具，通过简单import命令可将PyTorch训练脚本从GPU平台迁移至NPU平台运行。 包含在torch_npu包中。 自动迁移工具使用指导 训练业务代码适配昇腾PyTorch代码适配 PyTorch Analyse
算法选择的引擎版本名称。若填入engine_id则无需填写。 engine_version String 算法选择的引擎版本名称。若填入engine_id则无需填写。 image_url String 算法选择的自定义镜像地址。 表14 code_tree 参数 参数类型 描述 name String 算法目录树当前层级目录名。
Standard数据准备 在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗？ 如何将本地标注的数据导入ModelArts？ 在ModelArts中数据标注完成后，标注结果存储在哪里？ 在ModelArts中如何将标注结果下载至本地？ 在ModelArts中进行团队标注时，为什么团队成员收不到邮件？
4.0-42-generic”，您需要锁定所有与此版本相关的软件包。可执行以下命令： sudo apt-mark hold linux-image-5.4.0-42-generic linux-headers-5.4.0-42-generic linux-modules-5.4.0-42-generic
grep net.ipv4.ip_forward 步骤二：获取基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署服务。镜像地址{image_url}参见表2。 docker pull {image_url} 步骤三：启动容器镜像 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。 export
"modelarts:image:delete", "modelarts:image:list", "modelarts:image:create", "modelarts:image:get",
查询服务监控信息 查询当前服务对象监控信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据部署在线服务生成的服务对象进行查询服务监控 1 2 3 4 5 6 7 from
训练作业选择的引擎版本名称。如果已填写engine_id，则此参数无需填写。 image_url String 训练作业选择的自定义镜像地址，地址从swr服务获取。 install_sys_packages Boolean 是否需要安装训练平台指定的 moxing 版本。true为需要。只有填写了en
ketName/data-cat”。 如需要提前上传待标注的图片，请创建一个空文件夹，然后将图片文件保存在该文件夹下，图片的目录结构如：“/bucketName/data-cat/cat.jpg”。 如您将已标注好的图片上传至OBS桶，请按照如下规范上传。 物体检测数据集要求用户
Session鉴权 （可选）Session鉴权 用户名密码认证模式 用户AK-SK认证模式
数据管理 数据集管理 数据集版本管理 样本管理 导入任务管理 导出任务管理 Manifest管理 标注任务管理
删除服务 功能介绍 删除模型服务，仅可删除本人名下的服务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/{project_id}/services/{service_id}
配置授权 功能介绍 配置ModelArts授权。若没有授权，ModelArts训练管理、开发环境、数据管理、在线服务等功能将不能正常使用。该API支持管理员给IAM子用户设置委托，支持设置当前用户的访问密钥。调用该API需要在IAM系统里配置Security Administrator权限。
Standard模型训练 在ModelArts训练得到的模型欠拟合怎么办？ 在ModelArts中训练好后的模型如何获取？ 在ModelArts上如何获得RANK_TABLE_FILE用于分布式训练？ 在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据？ 在ModelArts上如何提升训练效率并减少与OBS的交互？
新建文件夹“self-define-images”，在该文件夹下编写自定义镜像的“Dockerfile”文件和应用服务代码“test_app.py”。本样例代码中，应用服务代码采用了flask框架。 文件结构如下所示 self-define-images/ --Dockerfile
创建训练任务 调试代码 创建训练任务之前，建议先调试代码。 由于Notebook的/cache目录只能支持500G的存储，超过后会导致实例重启，ImageNet数据集大小超过该限制，因此建议用线下资源调试、或用小批量数据集在Notebook调试（Notebook调试方法与使用Noteboo
使用MaaS部署模型服务 在ModelArts Studio大模型即服务平台可以将模型部署为服务，便于在“模型体验”或其他业务环境中可以调用。 约束限制 部署模型服务时，ModelArts Studio大模型即服务平台预置了推理的最大输入输出长度。模型Qwen-14B默认是2048，模
业务运行阶段，先将业务系统对接在线服务请求，然后进行业务逻辑处理和监控设置。 图1 推理服务的端到端运维流程图 整个运维过程会对服务请求失败和资源占用过高的场景进行监控，当超过阈值时发送告警通知。 图2 监控告警流程图 方案优势 通过端到端的服务运维配置，可方便地查看业务运行高低峰情况，并能够实时感知在线服务的健康状态。
执行build_image.sh脚本制作推理镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保机器环境可以访问公网。 sh build_image.sh --base-image=${base_image} --image-name=${image_name} --specify-enrtypoint=True
elArts允许使用的镜像提供https或http服务，但必须在“容器调用接口”中明确指定该镜像使用的是https或http服务。如下图所示： 图1 容器调用接口 如果您在“容器调用接口”中选择的结果跟您镜像实际提供的结果不匹配，例如您在这里选择的是https，但镜像里面实际提供
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