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ts.6786。更新密钥对具体操作请参见修改Notebook SSH远程连接配置。具体的错误信息提示：ModelArts.6789: 在ECS密钥对管理中找不到指定的ssh密钥对xxx，请更新密钥对并重试。 父主题： 典型场景配置实践
ts.6786。更新密钥对具体操作请参见修改Notebook SSH远程连接配置。具体的错误信息提示：ModelArts.6789: 在ECS密钥对管理中找不到指定的ssh密钥对xxx，请更新密钥对并重试。 父主题： 管理Notebook实例
bound等问题：算子未打满AICORE的核数，导致计算利用率较低。 具体介绍如下： AI CORE Frequency Issues 下图展示了高优先级的降频问题，从表格中可以看到flash attention算子耗时最长且降频比率最高，因此降频严重影响了整体的训练性能。对于降频问题，用户通常无法自行解决
在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 若需要部署量化模型，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。
} data['server_list'].append(new_server) # 更新指定服务器的信息 data['server_list'][server_index]['server_id'] = server_id
参见•针对“物体检测”数据集。 相关问题 智能标注失败，如何处理？ 当前智能标注为免费使用阶段，当系统的标注任务过多时，因免费资源有限，导致任务失败，请您重新创建智能标注任务或建议您避开高峰期使用。 智能标注时间过长，如何处理？ 当前智能标注为免费使用阶段，当系统的标注任务过多时
包年/包月 包年/包月是一种先付费再使用的计费模式，适用于对资源需求稳定且希望降低成本的用户。通过选择包年/包月的计费模式，您可以预先购买云服务资源并获得一定程度的价格优惠。本文将介绍ModelArts资源包年/包月的计费规则。 适用场景 包年/包月计费模式需要用户预先支付一定时
署模型为在线服务中的“支持APP认证”参数）。对于已部署的在线服务，ModelArts支持修改其配置开启AppCode认证。 本文主要介绍如何修改一个已有的在线服务，使其支持AppCode认证并进行在线预测。 前提条件 提前部署在线服务，具体操作可以参考案例：使用ModelArts
predictions), } return results def parse_args(): """ 从AIGallery环境变量中获取用户配置的超参json """ return json.loads(os.getenv(ENV_AG_USER_PARAMS))
针对部署在公共资源池的服务，可以通过access_address属性从输出中获取注册在公网的推理地址。 针对部署在专属资源池的服务，除了可以获取注册在公网的推理地址，还能通过cluster_inner_access_address属性从输出中获取内部使用的推理地址，并且该地址只能在其他推理服务中进行访问。
168.0.25" }], "status": "completed", "version": "1.0" } 转换功能的实现，可参考从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend）中所述的Ascend训练脚本的启动脚本。 训练作业在容器中的挂载点说明
鼠标移动至节点名称上，复制需要退订的实例ID。 图3 复制实例ID Server购买订单里绑定的资源ID为Server ID，与Server产品所封装的BMS/ECS ID不同，若要退订Server，需要在ModelArts控制台的“资源管理 > AI专属资源池 > 弹性节点Server”中查询对应ID。
# ModelLink端到端的大语言模型方案 |——megatron/ # 注意：该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... |──transformers.patch |──llama-factory
cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考。 基于开发环境使用SDK调测训练作业：介绍如何在ModelArts的开发环境中，使用SDK调测单机和多机分布式训练作业。 父主题： 分布式模型训练
在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 若需要部署量化模型，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 介绍如何创建AI应用，部署模型并启动推理服务，在线预测服务。
参数下配置index参数，指定使用csv数据中对应索引下标的数据作为此参数的值去发送推理请求，csv数据必须以英文半角逗号分隔，index从0开始计数，特殊地，当index为-1时忽略此参数。具体可参考创建批量服务的样例。 src_type 否 String batch服务类型必
准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 微调训练 指令监督微调训练 介绍如何进行SFT全参微调/lora微调、训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch
of WorkflowParameter objects Workflow包含的参数。 source_workflow_id String 从指定Workflow工作流进行复制。通过复制来创建Workflow时必填。 gallery_subscription WorkflowGallerySubscription
式。本次迁移使用的是静态shape方式进行模型转换。 获取模型shape 由于在后续模型转换时需要知道待转换模型的shape信息，此处指导如何通过训练好的stable diffusion PyTorch模型获取模型shape，主要有如下两种方式获取： 方式一：通过stable d
参数下配置index参数，指定使用csv数据中对应索引下标的数据作为此参数的值去发送推理请求，csv数据必须以英文半角逗号分隔，index从0开始计数，特殊地，当index为-1时忽略此参数，具体请参见部署transformer的示例代码的样例。 样例中mapping_rule描述的推理请求体格式为：
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