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描述 agency 否 String 管理员。 workforces 否 Array of WorkforceConfig objects 执行标注任务的团队列表。 表4 WorkforceConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 workers 否 Array of Worker
到评论回复的通知，所有用户均可查看资产评论并回复评论，对评论点赞等。 删除发布的技术文章 当您需要删除已发布在“AI说”的技术文章时，可以执行如下步骤： 在AI Gallery页面的右上角单击“我的Gallery > 我的AI说”。 在“我的发布”页签下查看发布的所有文章。 单击
数据集名称进入“数据集概览页”。 在“数据集概览页”，单击右上角“导出 ”。在弹出的“导出”对话框中，填写相关信息，然后单击“确定”，开始执行导出操作。 “数据来源”：选择新数据集。 “名称”：新数据集名称。 “保存路径”：表示新数据集的输入路径，即当前数据导出后存储的OBS路径。
假设用户于2023/04/18 15:29:16购买了一台按需计费的专属资源池，由于业务需要，于2023/04/18 16:30:30执行按需转包年/包月操作，生成类型为“按需转包年/包月”的订单。用户支付订单后，按需转包年/包月的专属资源池立即生效。在“费用中心 > 账单管理”页面将生成如下三条账单信息：
上传远端文件至JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中，支持通过远端文件地址下载文件。 要求：远端文件的URL粘贴在浏览器的输入框中时，可以直接下载该文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
Ascend Snt9B配套版本 CCE 1.28（推荐）/1.25/1.23（存量） Volcano插件 1.15.8 ModelArts Device-Plugin 1.1.0 huawei-npu 2.1.22 Lite模式DevServer节点操作系统 HCE2.0（推荐）/EulerOS
然后将音频文件保存在该文件夹下，音频的目录结构如：“/bucketName/data-cat/cat.wav”。 上传OBS的操作步骤： 执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台，在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的
描述 agency 否 String 管理员。 workforces 否 Array of WorkforceConfig objects 执行标注任务的团队列表。 表4 WorkforceConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 workers 否 Array of Worker
Lite Server使用流程 ModelArts Lite Server提供多样化的xPU裸金属服务器，赋予用户以root账号自主安装和部署AI框架、应用程序等第三方软件的能力，为用户打造专属的云上物理服务器环境。用户只需轻松选择服务器的规格、镜像、网络配置及密钥等基本信息，即
step。wait、warmup和active三个参数构成了一次完整的采集，repeat参数表示重复多少次完整的采集。wait参数表示重复执行采集过程中每次采集跳过的step轮数，warmup表示预热的step轮数（推荐设置为1），active表示实际采集的连续m个step。 参数示例：
or args.multiprocessing_distributed ngpus_per_node = torch.cuda.device_count() if args.multiprocessing_distributed: # Since we
用户授予开发环境的使用权限并且配置ModelArts用户OBS相关的最小化权限项为例，指导您进行自定义策略配置。 如果一个自定义策略中包含多个服务的授权语句，这些服务必须是同一属性，即都是全局级服务或者项目级服务。 由于OBS为全局服务，ModelArts为项目级服务，所以需要创
用户授予开发环境的使用权限并且配置ModelArts用户OBS相关的最小化权限项为例，指导您进行自定义策略配置。 如果一个自定义策略中包含多个服务的授权语句，这些服务必须是同一属性，即都是全局级服务或者项目级服务。 由于OBS为全局服务，ModelArts为项目级服务，所以需要创
在推理生产环境中部署推理服务 本章节介绍如何在ModelArts的推理生产环境（ModelArts控制台的在线服务功能）中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中，创建文件夹，准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。
x86_64.whl”更改为“faiss_gpu-1.5.3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl”，并安装，执行命令如下： import moxing as mox import os mox.file.copy('obs://wolfros-ne
024。 测试方法：gpu-memory-utilization为0.9下，以4k、8k、16k递增max-model-len，直至达到能执行静态benchmark下的最大max-model-len。 表1 基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 序号 模型名 32GB显存
024。 测试方法：gpu-memory-utilization为0.9下，以4k、8k、16k递增max-model-len，直至达到能执行静态benchmark下的最大max-model-len。 表1 基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 序号 模型名 32GB显存
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