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按需配置。 批量服务 OBS obs:object:GetObject obs:object:PutObject obs:bucket:CreateBucket obs:bucket:ListBucket obs:bucket:ListAllMyBuckets 创建批量服务。 按需配置。
核IO已经阻塞, 无法执行相关GPU命令,只能尝试释放D+进程。 处理方法 “nvidia-smi”是一个NVIDIA GPU监视器命令行工具,用于查看GPU的使用情况和性能指标,可以帮助用户进行GPU优化和故障排除。 但是建议在业务软件或训练算法中,避免频繁使用“nvidia-
Arts所有监控指标。 方式三:通过Grafana查看所有监控指标 当AOM的监控模板不能满足用户诉求时,用户可以使用Grafana可视化工具来查看与分析监控指标。Grafana支持灵活而又复杂多样的监控视图和模板,为用户提供基于网页仪表面板的可视化监控效果,使用户更加直观地查看到实时资源使用情况。
手动续费。 手动续费资源。 单个续费:在资源页面找到需要续费的资源,单击操作列的“续费”。 图1 单个续费 批量续费:在资源页面勾选需要续费的资源,单击列表左上角的“批量续费”。 选择资源的续费时长,判断是否勾选“统一到期日”,将资源的到期时间统一到各个月的某一天(详细介绍请参见
String 推理方式,取值包含: real-time:在线服务 batch:批量服务 edge: 边缘服务 workspace_id String 工作空间ID。 cluster_id String 在线/批量服务使用的专属资源池ID或边缘服务使用的边缘资源池ID,仅当配置专属资源池或边缘资源池时返回。
8处理能力。 Manifest文件中文本分类的source数值可以包含中文,其他字段不建议用中文。 Manifest文件可以由用户、第三方工具或ModelArts标注系统生成。 Manifest文件名没有特殊要求,可以为任意合法文件名。 父主题: Manifest管理
单个账号最多可创建20个在线服务。 是 提交工单申请提升配额 更多信息,请参见部署在线服务。 Standard推理部署批量服务 单个账号最多可创建1000个批量服务。 否 更多信息,请参见部署批量服务。 Standard推理部署边缘服务 单个账号最多可创建1000个边缘服务。 否 无 Standard专属资源池
查询样本列表 批量添加样本 批量删除样本 查询单个样本信息 获取样本搜索条件 分页查询团队标注任务下的样本列表 查询团队标注的样本信息 查询数据集标签列表 创建数据集标签 批量修改标签 批量删除标签 按标签名称更新单个标签 按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件 批量更新样本标签 查询数据集的团队标注任务列表
ascend_cloud_ops_atb-xx.whl Step4 开始推理 在容器工作目录下进到Qwen-VL/infer_test,将要测试的图片放到Qwen-VL/infer_test/images文件夹中,执行如下命令,运行推理脚本。 bash infer_demo.sh 推理结果如下所示:
${base_image}为基础镜像地址。 ${image_name}为推理镜像名称,可自行指定。 运行完后,会生成推理所需镜像。 多模态场景下,如果推理需要使用NPU加速图片预处理(仅适配了llava-1.5模型),启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本
mlstudio-pyspark2.3.2-ubuntu16.04 CPU算法开发和训练基础镜像,包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具,并预置PySpark2.3.2 CPU 否 是 mindspore_1.10.0-cann_6.0.1-py_3.7-euler_2.8
创建物体检测项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”,进入新版自动学习页面。
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C:\Users\xxx>python --version Python *.*.* 检查是否已安装Python通用包管理工具pip。如果Python安装过程中没有安装通用包管理工具pip,则参见pip官网完成pip安装,推荐pip版本小于24.0。 在本地环境执行命令pip --version,显示如下内容说明pip已安装。
创建声音分类项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”,进入新版自动学习页面。
创建预测分析项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”,进入新版自动学习页面。
模式,全量节点和增量节点分别占用2张卡,一共使用4张卡。 配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理,基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量: export LLM_TOOLS_PATH=${root
--local-dir <模型下载路径> 方法三:使用专用多线程下载器 hfd:hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具,基于成熟工具 git+aria2,可以做到稳定下载不断线。 方法四:使用Git clone,官方提供了 git clone repo_url 的
最佳实践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备:确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备,如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
最佳实践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备:确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备,如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5