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完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6
1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。若不需要自动转换，则删除该环境变量。 对于ChatGLMv3-6B、GLMv4-9B和Qwen系列模型，还需要手动修改token
服务预测 服务预测失败 服务预测失败，报错APIG.XXXX 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4503 在线服务预测报错MR.0105 Method Not Allowed 请求超时返回Timeout
在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务，如何修改端口？ ModelArts平台是否支持多模型导入？ 在ModelArts中导入模型对于镜像大小有什么限制？ ModelArts在线服务和批量服务有什么区别？ ModelArts在线服务和边缘服务有什么区别？ 在ModelA
ch上达到开源社区的最佳水平，甚至在场景文字理解方面实现接近 Gemini Pro 的性能。 MiniCPM-V2.0值得关注的特性包括: 领先的 OCR 和多模态理解能力。MiniCPM-V2.0显著提升了OCR和多模态理解能力，场景文字理解能力接近Gemini Pro，在多个
e）。 - 模型变更频率 模型变更场景如下： 数据增量，模型算子未变更。 数据增量，模型算子变化，例如： 网络结构变化。 AI框架版本升级，使用了新版本算子。 例如：每半年对模型进行一次变更，变更的内容包含模型结构，并升级AI框架。 - 尺寸要求 超分前产生的图片尺寸要求： 512*512
将模型部署为实时推理作业 实时推理的部署及使用流程 部署模型为在线服务 访问在线服务支持的认证方式 访问在线服务支持的访问通道 访问在线服务支持的传输协议 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
单击左侧菜单栏对象，进入对象列表。单击存放文件的对象名称，并找到具体的文件，可在文件列表的“加密状态”列查看文件是否加密。文件加密无法取消，请先解除桶加密，重新上传图片或文件。 检查OBS桶的ACLs设置 进入OBS管理控制台，查找对应的OBS桶，单击桶名称进入概览页。 在左侧菜单栏选择“访问权限控制>桶
选择数据所在OBS桶的存储区域，以控制台实际可选值为准。 存储位置 选择待发布数据集所在对象存储服务（OBS）的路径。 数据类型 至少选择一个数据集类型的标签。 可选标签：图片、音频、视频、文本、表格、其他 许可证类型 根据业务需求和数据集类型选择合适的许可证类型。 单击许可证类型后面的可以查看许可证详情。 谁可以看
据，并可以通过创建标注任务进行数据标注。 文件型数据标注状态 数据标注状态分为“未标注”和“已标注”。 未标注：仅导入标注对象（指待标注的图片，文本等），不导入标注内容（指标注结果信息）。 已标注：同时导入标注对象和标注内容，当前“自由格式”的数据集不支持导入标注内容。 为了确保
20 在对话框中输入问题，查看返回结果。 输入的问题需要添加如下prompt，其中“{title}”要换成待判断的新闻标题，“{key_word}”要换成待判断的新闻关键词。 你是一位资深的新闻从业者，现在需要依据新闻标题和关键词对新闻进行分类。接下来你会收到<标题>和<关键词>，给出的分类结果需要严格按照以下要求：
placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=64, description="每步训练的图片数量（单卡）")), wf.AlgorithmParameters(name="eval_batch_size",
表示秒，SSS表示毫秒)。 @modelarts:feature 否 Object 物体检测标签专用内置属性：形状特征，类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0]，每个坐标点的表示方法为[x, y]，x表示横坐标，y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下： bndbox
表示秒，SSS表示毫秒)。 @modelarts:feature 否 Object 物体检测标签专用内置属性：形状特征，类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0]，每个坐标点的表示方法为[x, y]，x表示横坐标，y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下： bndbox
完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6
e）。 - 模型变更频率 模型变更场景如下： 数据增量，模型算子未变更。 数据增量，模型算子变化，例如： 网络结构变化。 AI框架版本升级，使用了新版本算子。 例如：每半年对模型进行一次变更，变更的内容包含模型结构，并升级AI框架。 - 尺寸要求 超分前产生的图片尺寸要求： 512*512
在训练中，程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作，具体可通过训练启动脚本说明和参数配置、训练的数据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。（多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，权重转换等工作，所以原始数据集和
止或删除的时间为准。 实例具体如下： 因运行自动学习作业，而创建的对应的训练作业和在线服务。 因运行Workflow工作流，而创建的对应的训练作业和在线服务。 Notebook实例 训练作业 在线服务 例如，您在8:45:30购买了一个按需计费的专属资源池，相关资源为计算资源（v
使用大模型在ModelArts Standard创建模型部署在线服务 第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎 ModelArts Standard推理服务支持VPC直连的高速访问通道配置 ModelArts Standard的WebSocket在线服务全流程开发 从0-1制作自定义镜像并创建模型
291至300行要修改，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件（2） Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前，针对Qwen系列模型中的tokenizer 文件，需要修改代码。 修改tokenizer目录下面modeling_qwen
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