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pytorch_model.bin.index.json ├── README.md ├── special_tokens_map.json ├── tokenizer_config.json ├── tokenizer.json ├── tokenizer.model └── USE_POLICY
pytorch_model.bin.index.json ├── README.md ├── special_tokens_map.json ├── tokenizer_config.json ├── tokenizer.json ├── tokenizer.model └── USE_POLICY
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如果在滚动升级时要求不中断业务,那么必须在config.json文件中配置健康检查的接口,供ModelArts调用,在config.json文件中配置。当业务可提供正常服务时,健康检查接口返回健康状态,否则返回异常状态。 如果要实现无损滚动升级,必须配置健康检查接口。 自定义镜像如果需要在“在线服务”模块使用OBS
pytorch_model.bin.index.json ├── README.md ├── special_tokens_map.json ├── tokenizer_config.json ├── tokenizer.json ├── tokenizer.model └── USE_POLICY
pytorch_model.bin.index.json ├── README.md ├── special_tokens_map.json ├── tokenizer_config.json ├── tokenizer.json ├── tokenizer.model └── USE_POLICY
具体的config.json的配置要求请参见介绍。 创建比对compare.json文件。 单卡场景 { "npu_path": "./npu_dump/dump.json", "bench_path": "./bench_dump/dump.json", "stack_path":
若权重文件大于60G,创建AI应用会报错,提示模型大于60G,请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务,用于推理调用。 在ModelArts控制台,单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”,开始部署在线服务。 设置部署服务名称,选择Step2 部署模型中创建的
单击操作列“部署>在线服务”,将模型部署为在线服务。 图6 部署在线服务 在“部署”页面,参考下图填写参数,然后根据界面提示完成在线服务创建。本案例适用于CPU规格,节点规格需选择CPU。如果有免费CPU规格,可选择免费规格进行部署(每名用户限部署一个免费的在线服务,如果您已经部
删除服务存在如下两种删除方式。 根据部署在线服务生成的服务对象删除服务。 根据查询服务对象列表返回的服务对象删除服务。 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删除服务
Generation中的“Efficient JSON generation following a JSON Schema”样例,如下图所示。 图3 guided_json样例 如果想在发送的请求中包含上述guided_json架构,可参考以下代码。如果prompt未提供充足信息可能导致返回的json文件部分结果为空。
false:不导出图片到版本输出目录(默认值) extract_serial_number Boolean 发布时是否需要解析子样本序号,用于医疗数据集。可选值如下: true:解析子样本序号 false:不解析子样本序号(默认值) include_dataset_data Boolean 发布时是否包含数据集源数据。可选值如下:
_data.json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志
pytorch_model.bin.index.json ├── README.md ├── special_tokens_map.json ├── tokenizer_config.json ├── tokenizer.json ├── tokenizer.model └── USE_POLICY
您需要回答下面问题) input_name:预训练json文件的指令输入 字段名称(例如:请问苹果是什么颜色) output_name output:预训练json文件的output字段名称,例如:苹果是红色的。 code_type:预训练json文件编码 默认utf-8 当转换为share
Generation中的“Efficient JSON generation following a JSON Schema”样例,如下图所示。 图2 guided_json样例 如果想在发送的请求中包含上述guided_json架构,可参考以下代码。如果prompt未提供充足信息可能导致返回的json文件部分结果为空。