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智能边缘平台(Intelligent EdgeFabric)通过纳管您的边缘节点,提供将云上应用延伸到边缘的能力,联动边缘和云端的数据,满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。
历史API 数据管理(旧版) 开发环境(旧版) 训练管理(旧版)
在MaaS中创建模型 3 模型调优 完成数据集的准备后,可以在ModelArts Studio大模型即服务平台开始模型调优。模型调优,即使用训练数据集和验证数据集训练模型。
正常 [model 0.0.1] OBS桶,OBS并行文件系统,SFS Turbo挂载成功。 [%s] %s volume successfully. - 服务部署和运行过程中,关键事件支持手动/自动刷新。
推理业务时延要求,客户端到云服务端到端可接受时延。 例如:当前是“客户端 -> 云服务”模式,客户端请求应答可接受的最长时延为2秒。 - 模型参数规模,是否涉及分布式推理 10B/100B,单机多卡推理。
训练完成后,您可以在预测分析节点中单击查看训练详情,如“标签列”和“标签列数据类型”、“准确率”、“评估结果”等。 该示例为二分类的离散型数值,评估效果参数说明请参见表1。 不同类型标签列数据产生的评估结果说明请参见评估结果说明。
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.5.901)
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题: Qwen-VL模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像环境 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像环境 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: GLM3-6B模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904)
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: LLama2系列模型基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904)
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像环境 准备数据(可选) 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)