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程序运行入口文件，支持本地文件路径、OBS路径或者用户已上传到DLI资源管理系统的类型为jar或pyFile的程序包名。 -cn / --class_name String 是 批处理作业的Java/Spark主类。 --name String 否 创建时用户指定的作业名称，不能超过128个字符。
训练专属预置镜像列表 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表
代码和参数进行过修改。 检查资源分配情况（cpu/mem/gpu/snt9/infiniband）是否符合预期。 通过CloudShell登录到Linux工作页面，检查GPU工作情况： 通过输入“nvidia-smi”命令，查看GPU工作是否异常。 通过输入“nvidia-smi
用户使用ma-cli制作自定义镜像失败，报错文件不存在（not found） 问题现象 用户使用ma-cli制作自定义镜像失败，报错文件目录不存在。 图1 报错xxx not found 原因分析 复制的文件需要放在Dockerfile同级文件夹或者子目录中，不能放在Dockerfile上层目录。
ModelArts统一镜像列表 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像，包括MindSpore、PyTorch。适用于开发环境，模型训练，服务部署，请参考统一镜像列表。 表1 MindSpore 预置镜像 适配芯片 适用范围 mindspore_2
ModelArts提供了丰富的关于Server使用NPU进行训练推理的案例指导，涵盖了LLM大语言模型、AIGC文生图、数字人等主流应用场景。您可单击链接，即可跳转至相应文档查看详细指导。 LLM大语言模型 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导 主流开源大模型基于Server适配ModelLink
调试，请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台，在贵阳一区域，进入开发环境的Notebook界面，单击右上角“创建”，创建一个开发环境。创建Notebook的详细介绍可以参考创建Notebook实例，此处仅介绍关键步骤。 创建Notebook时，选择自定义镜像，并选择Step8
推理专属预置镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像，用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10
下。工具相关介绍在benchmark代码目录。 约束限制 当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤三：上传代码包和权重文件中已经上传过AscendCloud-LLM-x
请检查您的模型是否能正常运行。例如模型依赖的资源是否故障，需要排查推理日志。 实例pod数量异常 。 如果您曾经找过运维人员删除过异常的实例pod，事件中可能会出现告警“服务异常，不正常的实例数为XXX”。在出现这种告警后，服务会自动拉起新的正常实例，从而恢复到正常运行状态。请您耐心等待。 父主题： 服务部署
需部署为批量服务或边缘服务，可在“模型管理 > 模型”页面中直接部署。 支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery，共享给其他用户。 支持创建新版本 创建新版本，仅支持从ModelArts训练作业、OBS、模型模板、或自定义镜像中选择元模型。无法从原自动学习项目中，创建新版本。
单独收费，Notebook停止后，EVS还在计费，请及时删除该Notebook实例。 您在体验CodeLab时，切换规格为付费的规格时会收费。请前往CodeLab界面单击右上角停止Notebook实例。 父主题： 计费FAQ
DataTypeEnum.IMAGE, # 数据集对应的数据类型, 示例为图像 ) ) # 注意dataset_name这个参数配置的数据集名称需要用户自行确认在该账号下未被他人使用，否则会导致期望的数据集未被创建，而后续节点错误使用了他人创建的数据集 workflow = wf.Workflow(
支持按标注格式导入。 其中，“表格”类型的数据集，支持从OBS、DWS、DLI和MRS等数据源导入数据。 从OBS目录导入数据时，当前操作用户需具备此OBS路径的读取权限。 同时确保数据存储的OBS桶与ModelArts在同一区域。 图像分类 图像分类的数据支持两种格式： ModelArts
其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写： iam_endpoint为IAM的终端节点。 user_name为IAM用户名。 user_password为用户登录密码。 domain_name为用户所属的帐号名。 cn-north-1为项目名，代表服务的部署区域。 返回状态码“201 Create
迁移过程使用工具概览 基础的开发工具在迁移的预置镜像和开发环境中都已经进行预置，用户原则上不需要重新安装和下载，如果预置的版本不满足要求，用户可以执行下载和安装与覆盖操作。 模型自动转换评估工具Tailor 为了简化用户使用，ModelArts提供了Tailor工具，将模型转换、精度ben
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 resource_id 是 String 资源ID：如Notebook实例ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 tags
基于高性能考虑，ModelArts会复用同模型服务的连接。根据tcp协议，连接的断开可以由该连接的client端发起，也可以由server端发起。断开连接需要经过四次握手，所以可能会存在作为服务端的模型服务侧发起断开连接，但是该连接正在被作为客户端的ModelArts使用，从而导致通信出错，返回此错误信息。
多模态的主要目标是利用来自多种模态的信息来提升任务的表现力，提供更丰富的用户体验，或是获取更全面的数据分析结果。例如，在实际应用场景中，可以通过结合图像和文本信息来进行更好的对象识别或情感分析。 此外，多模态还可以细分为以下几个方面： 多模态理解：如何让计算机从不同种类的数据源中抽取有用的信息，并将其综合起来形成有意义的知识。
评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图1 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数名称 参数含义 说明 recall 召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision 精确率 被模型预测为某个分类
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