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选择步骤3构建的镜像。 图3 创建模型 将创建的模型部署为在线服务，大模型加载启动的时间一般大于普通的模型创建的服务，请配置合理的“部署超时时间”，避免尚未启动完成被认为超时而导致部署失败。 图4 部署为在线服务 调用在线服务进行大模型推理，请求路径填写/v2/models/en
_ppl_ac766d.py 中的 fix_id_list, 将最大值适当调低。 ppl困惑度评测一般用于base权重测评，会将n个选项上拼接上下文，形成n个序列，再计算这n个序列的困惑度(perplexity)。其中，perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结
异常。 声音分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。
om格式的模型转换能力，在ModelArts中逐步增加.mindir格式的支持能力。 下线模型转换后是否有替代功能？ 您可以通过链接下载ATC模型转换工具，按照指导，在线下转换成.om格式模型。 ModelArts中是否还会增加模型转换的能力？ ModelArts开发环境中在贵阳一Region，支持将ONNX或PyTorch模型转换到
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时，都会清空输出目录，以便保存新的训练结果。
l_limit的值一致。 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时，都会清空输出目录，以便保存新的训练结果。
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（6.3.909）
异常。 物体检测：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。
异常。 文本分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。
bcpy、rlstudio-ray、mindquantum-mindspore镜像支持以下2种方式访问： 在线JupyterLab访问，具体参见通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发。 本地IDE使用PyCharm工具，远程连接访问，具体参见通过PyCharm远程使用Notebook实例。
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时，都会清空输出目录，以便保存新的训练结果。
统一管理AI开发全流程，提升开发效率，记录模型构建实验全流程。 多场景部署，灵活满足业务需求 支持云端/边端部署等多种生产环境。 支持在线推理、批量推理、边缘推理多形态部署。 AI工程化能力，支持AI全流程生命周期管理 支持MLOps能力，提供数据诊断、模型监测等分析能力，训练智能日志分析与诊断。
data_sources 是 Array of DataSource objects 数据集输入位置，用于将此目录及子目录下的源数据(如图片/文件/音频等)同步到数据集。对于表格数据集，该参数为导入目录。表格数据集的工作目录不支持为KMS加密桶下的OBS路径。目前仅支持传入单个DataSource。
查项出现故障时，隔离故障硬件并重新下发训练作业。针对于分布式场景，容错检查会检查本次训练作业的全部计算节点。 推理部署故障恢复 用户部署的在线推理服务运行过程中，如发生硬件故障导致推理实例故障，ModelArts会自动检测到并迁移受影响实例到其它可用节点，实例启动后恢复推理请求处
source_type_header 否 String 指定导出标注文件中的OBS路径前缀，默认为“obs://”，支持指定“s3://”。由于训练无法解析以“obs”开头图片路径，需要导出manifest中的路径前缀为“s3://”。 status 否 Integer 任务状态。 task_id 否 String
助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验，零基础开发者开箱即用，初学者三行代码使用所有模型 通过AI Gallery的模型在线模型体验，可以实现模型服务的即时可用性，开发者无需经历繁琐的环境配置步骤，即可直观感受模型效果，快速尝鲜大模型，真正达到“即时接入，即时体验”的效果。
# prints: [[1., 0., 0.]] 运行推理脚本。 python inference.py 由于./docs/CLIP.png图片是一张图表，因此结果值和第一个文本"a diagram"吻合，结果值会接近[[1., 0., 0.]]。 Step8 精度评估 关闭数据集shuffle，保证训练数据一致。
_ppl_ac766d.py 中的 fix_id_list, 将最大值适当调低。 ppl困惑度评测一般用于base权重测评，会将n个选项上拼接上下文，形成n个序列，再计算这n个序列的困惑度(perplexity)。其中，perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结
https://gitee.com/mindspore/models.git -b v1.5.0 图2 下载后的模型包文件 下载花卉识别数据集。 本样例使用的数据集为类别数为五类的花卉识别数据集。 在Terminal里执行如下命令下载并解压数据集，将数据集保存在“./models/dataset/flower_photos”文件夹。
在“AI应用管理 > AI应用 > 我的订阅”页面，选择并展开订阅的目标模型。在版本列表单击“部署”，可以将订阅的ModelArts模型部署为“在线服务”、“批量服务”或“边缘服务”，详细操作步骤请参见部署服务。 使用订阅的HiLens技能： 在“产品订购 > 订单管理 > AI Ga
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