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提供的图编译和自动调优能力，达到更好的模型性能。 2. LLM大语言模型场景，在GPU下通常会使用vLLM等大模型推理框架，因此迁移到昇腾时，推荐使用PyTorch + ascend-vllm技术路线进行迁移。 如果您使用的模型在上述案例文档中已包含，建议您直接使用案例中迁移好的
我的Gallery介绍 “我的Gallery”可以查看各类AI资产的发布订阅情况和个人资料等。 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。 图1 进入我的Gallery 表1 我的Gallery列表介绍 模块列表 功能介绍 我的主页 展示个人的成长值数据。
创建数据处理任务版本 功能介绍 创建数据处理任务版本。 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 POST /v2/{project_id}/processor
集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。
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名称，value是取值列表，如value为null表示不根据值搜索，否则搜索的值满足列表中任意一个即可。 type Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签
在一个包年/包月专属资源池生命周期的不同阶段，您可以根据需要选择一种方式进行续费，具体如图1所示。 图1 专属资源池生命周期 专属资源池从购买到期前，处于正常运行阶段，资源状态为“运行中”。 到期后，资源状态变为“已过期”。 到期未续费时，专属资源池首先会进入宽限期，宽限期到期后仍未续费，资源状态变为“已冻结”。
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在开发环境中，其环境规格取决于开发环境资源规格；例如在一个modelarts.vm.cpu.2u的Notebook中，部署本地Predictor，其运行环境就是cpu.2u。 部署在线服务Predictor，即将存储在OBS中的模型文件部署到线上服务管理模块提供的容器中运行，其环
进入控制台“费用中心 > 资源包”，单击右上角“剩余量预警”。 在“剩余量预警”弹窗中，设置套餐包阈值类型，并在套餐包列表中打开需开启剩余量预警的套餐包开关、设置阈值类型和剩余量阈值。 图1 设置剩余量预警 设置完成后，单击“确定”，即可完成套餐包剩余量预警。 父主题： 计费模式
${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载/h
创建test-benchmark目录，该目录存放训练生成的权重文件及训练日志。 # 任意目录创建 mkdir test-benchmark 修改yaml文件参数中model_name_or_path、dataset_dir和dataset或eval_dataset参数配置，修改代码目录下accuracy_cfgs
的一站式部署方式。 图1 部署模型的流程 在线推理服务，可以实现高并发，低延时，弹性伸缩，并且支持多模型灰度发布、A/B测试。 支持各种部署场景，既能部署为云端的在线推理服务和批量推理任务，也能部署到端，边等各种设备。 一键部署，可以直接推送部署到边缘设备中，选择智能边缘节点，推送模型。
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像中选择导入模型时，ModelArts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ht
输出测试结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签中添加音频并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段音频的预测类别。
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