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文件将数据集转换为share gpt格式。 python convert_to_sharegpt.py \ --input_file_path data_test.json \ --out_file_name ./data_for_sharegpt.json \ --prefix_name instruction
logits_pattern = model_meta.default_logits_pattern print(logits_pattern) 您也可以通过如下接口，获取MoXing支持的网络名称列表。 import moxing.tensorflow as mox print(help(mox.NetworkKeys))
文件将数据集转换为share gpt格式。 python convert_to_sharegpt.py \ --input_file_path data_test.json \ --out_file_name ./data_for_sharegpt.json \ --prefix_name instruction
和中划线的名称。 workspace_id String 指定作业所处的工作空间，默认值为“0”。 description String 对训练作业的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 create_time Long 训练作业创建时间戳，单位为毫秒，
和中划线的名称。 workspace_id String 指定作业所处的工作空间，默认值为“0”。 description String 对训练作业的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 create_time Long 训练作业创建时间戳，单位为毫秒，
元模型来源：选择“从对象存储服务（OBS）中选择”。 选择元模型：从OBS中选择一个模型包。 AI引擎：选择“Custom”。 引擎包：从容器镜像中选择一个镜像。 容器调用接口：端口和协议可根据镜像实际使用情况自行填写。 其他参数保持默认值。 单击“立即创建”，跳转到模型列表页，查看模型状态，当状态变为“正常”，模型创建成功。
异常中文描述 检测方法 处理建议 NT_NPU_DEVICE NPU 其他 npu dcmi device异常。 NPU设备异常，昇腾dcmi接口中返回设备存在重要或紧急告警。 可能是亚健康，建议先重启节点，如果重启节点后未恢复，发起维修流程。 NT_NPU_NET NPU 链路 npu
acceptSamples 给样本添加标签 dataset updateSamples 发送邮件给团队标注任务的成员 dataset sendEmails 接口人启动团队标注任务 dataset startWorkforceTask 更新团队标注任务 dataset updateWorkforceTask
执行convert_to_sharegpt.py 文件。 python convert_to_sharegpt.py \ --input_file_path data_test.json \ --out_file_name ./data_for_sharegpt.json \ --prefix_name instruction
执行convert_to_sharegpt.py 文件。 python convert_to_sharegpt.py \ --input_file_path data_test.json \ --out_file_name ./data_for_sharegpt.json \ --prefix_name instruction
执行convert_to_sharegpt.py 文件。 python convert_to_sharegpt.py \ --input_file_path data_test.json \ --out_file_name ./data_for_sharegpt.json \ --prefix_name instruction
DER -content D:\modelarts-latest-py2.py3-none-any.whl -noverify > ./test 本示例以软件包在D:\举例，请根据软件包实际路径修改。 步骤二：配置运行环境 检查本地环境是否已安装Python。如果环境中没有安装P
_JOB_DIR}/demo-code”目录中，“demo-code”为存放代码目录的最后一级OBS目录。例如，“代码目录”选择的是“/test/code”，则训练代码文件会被下载到训练容器的“${MA_JOB_DIR}/code”目录中。 启动文件 必填，选择代码目录中训练作业的Python启动脚本。
署能力。本案例将指导用户完成原生第三方推理框架镜像到ModelArts推理自定义引擎的改造。自定义引擎的镜像制作完成后，即可以通过模型导入对模型版本进行管理，并基于模型进行部署和管理服务。 适配和改造的主要工作项如下： 图1 改造工作项 针对不同框架的镜像，可能还需要做额外的适配工作，具体差异请见对应框架的操作步骤。
benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。
com/deep-learning/pytorch:2.1.0-cann7.0.0 代码目录：设置为OBS中存放启动脚本文件的目录，例如：“obs://test-modelarts/pytorch/demo-code/”，训练代码会被自动下载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-c
更多选项 内容审核 选择是否打开内容审核，默认启用。 开关打开（默认打开），内容审核可以阻止模型推理中的输入输出中出现不合规的内容，但可能会对接口性能产生较大影响。 开关关闭，停用内容审核服务，将不会审核模型推理中的输入输出，模型服务可能会有违规风险，请谨慎关闭。 关闭“内容审核”开
”指定了构建的上下文是当前目录，根据实际填写。 docker build -t swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/sdk-test/pytorch_1_8:v1 -f Dockerfile . 图5 构建成功 注册新镜像 调试完成后，将新镜像注册到ModelArts
发送请求的模块，在这里修改请求响应。目前支持vllm.openai，atb的tgi模板 ├── ... ├── eval_test.py # 启动脚本，建立线程池发送请求，并汇总结果 ├── service_predict.py # 发送请求
-swr notebook_test/my_image:0.0.1 其中“.ma/customize_from_ubuntu_18.04_to_modelarts/Dockerfile”为Dockerfile文件所在路径，“notebook_test/my_image:0.0.1”为构建的新镜像的SWR路径。
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