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获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.911-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1 支持的模型列表所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.912-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.912-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
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
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
用途，可选值为TRAIN、EVAL、TEST、INFERENCE。指明该对象用于训练、评估、测试、推理，如果没有给出该字段，则使用者自行决定如何使用该对象。 inference_loc String 当此Manifest文件由推理服务生成时会有该字段，表示推理输出的结果文件位置。 id
约束限制 为了避免新设置的环境变量与系统环境变量冲突，而引起作业运行异常或失败，请在定义自定义环境变量时，不要使用“MA_”开头的名称。 如何修改环境变量 用户可以在创建训练作业页面增加新的环境变量，也可以设置新的取值覆盖当前训练容器中预置的环境变量值。 为保证数据安全，请勿输入敏感信息，例如明文密码。
务器的缓存目录下。 gallery-cli download {repo_id} {文件名} {文件名} 其中，“repo_id”如何获取，文件名如何获取。 如下所示，表示下载文件“config.json”和“merges.txt”到服务器的缓存目录“/test”下，当回显“100%”时表示下载完成。
SDK安装包和Workflow SDK安装包时，建议您同时下载校验文件，校验安装包的完整性，避免由于安装包下载问题导致后续的业务问题。 依次完成下载ModelArts SDK安装包、校验文件和Workflow SDK安装包、校验文件。 下载ModelArts SDK安装包 下载ModelArts
验证准确度与CPU/GPU差异不符合预期。 在迁移到NPU环境下训练发现以上问题时，说明精度可能存在偏差，需要进一步做精度调优。下文将分别阐述精度诊断的整体思路和如何借助精度工具进行精度问题的定位。 父主题： PyTorch迁移精度调优
时，可以通过购买套餐包获取优惠的资源费用，请参见购买套餐包。 资源池必须和MaaS服务在同一个Region下，否则无法选择到该资源池。 购买套餐包 MaaS服务提供了按需套餐包，用户可以提前购买按需套餐包，从而获得灵活的、更高性价比的算力资源。当购买了套餐包，在使用公共资源池运行
下载完成后，需要修改权重文件中config.json文件，把model_type字段值改为“deepseekv2”。 方式二：将FP8权重转换为BF16权重 介绍如何将DeepSeek官方发布的FP8权重转换为BF16的权重。用于生产环境的业务推荐使用此方式。具体操作步骤如下。 下载FP8的权重，下载地
者账户信息，按照提示输入即可。这里推荐使用Personal Access Token授权方式，如果出现密码失效报错请参考git插件密码失效如何解决？ 图10 提交代码至GitHub仓库 完成上述操作后，可以在JupyterLab的git插件页面的History页签，看到“orig
如果在使用Notebook时，需要访问其他账号的OBS桶，请查看您的账号是否有该OBS桶的访问权限。如没有权限，请参见在Notebook中，如何访问其他账号的OBS桶？。 检查委托授权 请前往权限管理，查看是否具有OBS访问授权。如果没有，请参考配置访问授权（全局配置）。 检查OBS桶是否为非加密桶
Lite的接口即可。 MindSpore Lite提供了Python、C++以及JAVA三种应用开发接口。此处以Python接口为例，介绍如何使用MindSpore Lite Python API构建并推理Stable Diffusion模型，更多信息请参考MindSpore Lite应用开发。
description=cluster_id_description, placeholder_format="cluster") ) 在控制台上如何使用MRS节点 Workflow发布后，在Workflow配置页，配置节点的数据输入，输出，启动脚本，集群ID等参数。 父主题： Workflow高阶能力
SDK报错处理报错。 步骤一：下载ModelArts SDK 下载ModelArts SDK软件包，获取最新版本的ModelArts SDK软件包。 （可选）完成软件包签名校验。 下载软件包签名校验文件。 安装openssl并进行软件一致性验证，具体验签命令如下： openssl cms
如果文件较小，可以将OBS上的数据保存成“.tar”包。训练开始时从OBS上下载到“/cache”目录，解压以后使用。 如果文件较大，可以保存成多个“.tar”包，在入口脚本中调用多进程进行并行解压数据。不建议把散文件保存到OBS上，这样会导致下载数据很慢。 在训练作业中，使用如下代码进行“.tar”包解压： import
完成OBS中转路径设置后，开始上传文件。 图11 上传文件 解压缩文件包 将文件以压缩包形式上传至Notebook JupyterLab后， 可在Terminal中解压缩文件包。 unzip xxx.zip #在xxx.zip压缩包所在路径直接解压 解压命令的更多使用说明可以在主流搜索引擎中查找Linux解压命令操作。
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