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0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
的tensor上测试，结果如下：CANN 6.3.RC2上，单算子执行时间 2.603 ms。 图9 单算子执行时间（CANN 6.3.RC2） CANN7.0 RC1上，单算子执行时间 223.516 us。 图10 单算子执行时间（CANN7.0 RC1） nonzero算子优化 将ma
PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
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PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
{预测地址}。如返回Timeout则需排查本地防火墙，代理和网络配置。 检查模型是否启动成功或者模型处理单个消息的时长。因APIG（API网关）的限制，模型单次预测的时间不能超过40S，超过后系统会默认返回Timeout错误。 父主题： 服务预测
用的资源选择。 在ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS服务器挂载SFS Turbo存储后，支持将训练所需的数据通过ECS上传至SFS Turbo。 检查云服务环境。 ECS服务器和SFS的共享硬盘在相同的VPC或者对应VPC能够互联。 ECS服务器基础镜像用的是Ubuntu
采用自定义引擎，开启动态加载并配置健康检查示例图 部署在线服务 部署服务时，需满足以下参数配置： 自定义部署超时时间 大模型加载启动的时间一般大于普通的模型创建的服务，请配置合理的“部署超时时间”，避免尚未启动完成被认为超时而导致部署失败。 添加环境变量 部署服务时，增加如下环境变量，会将负载
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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而Mo
环境准备 开通裸金属服务器资源（详情请参见裸金属服务器资源），并在裸金属服务器上搭建迁移环境（详情请参见裸金属服务器环境配置指导）。 启动华为云预置镜像环境。本示例使用贵阳一的镜像环境。 # shell docker run --privileged --name chatglm-test
get_label_tasks(is_workforce_task=False, **kwargs) 示例代码 示例一：查询数据集下所有的标注任务，根据标注任务创建时间降序排序。 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import
关于Ant8裸金属服务器的购买，可以在华为云官网提工单至ModelArts云服务， 完成资源的申请。 步骤1 安装模型 安装Megatron-DeepSpeed框架。 使用root用户SSH的方式登录GPU裸金属服务器。具体登录方式请参见SSH密钥方式登录裸金属服务器。 拉取pyto
CLI配置工具包（云服务器） 如果是在ModelArts Lite等云服务器安装Gallery CLI配置工具，则参考本节将工具包下载至云服务器。 登录AI Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 左侧菜单栏选择“我的资源 > 云服务器”，单击专属资源池页签进入云服务详情页面。
ModelArts支持从MRS服务中导入存储在HDFS上的csv格式的数据，首先需要选择已有的MRS集群，并从HDFS文件列表选择文件名称或所在目录，导入文件的列数需与数据集schema一致。MRS的详细功能说明，请参考MRS用户指南。 图1 从MRS导入数据 集群名称：系统自动将当前账号下的MRS集群展现
0版本中，Stable Diffusion的五个模型的精度都能够保证一致性，但是在最新的2.1.0版本中，会出现text_encoder模型精度不一致的情况。该问题后续会发布补丁进行修复。 父主题： 模型精度调优
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