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访问在线服务支持的认证方式 通过Token认证的方式访问在线服务 通过AK/SK认证的方式访问在线服务 通过APP认证的方式访问在线服务 父主题： 将模型部署为实时推理作业
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
keepdim=True) text_probs = (100.0 * image_features @ text_features.T).softmax(dim=-1) print("Label probs:", text_probs) # prints: [[1., 0.
ModelArts在线服务和边缘服务有什么区别？ 在线服务 将模型部署为一个Web服务，您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 边缘服务 云端服务是集中化的离终端设备较远，对于实时性要求高的计算需求，把计算放在云上会引起网络延时变长、网络拥塞、服务质量下降等问题。而终端
集成在线服务API至生产环境中应用 针对已完成调测的API，可以将在线服务API集成至生产环境中应用。 前提条件 确保在线服务一直处于“运行中”状态，否则会导致生产环境应用不可用。 集成方式 ModelArts在线服务提供的API是一个标准的Restful API，可使用HTTP
删除服务 功能介绍 删除模型服务，仅可删除本人名下的服务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/{project_id}/services/{service_id}
部分的计费方式，请您务必关注，避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后，单击“继续运行”，在弹框中确认继续运行后，服务部署节点将继续运行，直至状态变为“运行成功”，至此，已将模型部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。
通过智能标注方式标注数据 创建智能标注作业 确认智能标注作业的数据难例 使用自动分组智能标注作业 父主题： 标注ModelArts数据集中的数据
停止Workflow后，关联的训练作业和在线服务也会停止。 复制Workflow 某条工作流，目前只能存在一个正在运行的实例，如果用户想要使同一个工作流同时运行多次，可以使用复制工作流的功能。单击列表页的操作栏“更多”，选择“复制”，出现复制Workflow弹窗，新名称会自动生成（生成规则：原工作流名称 +
查询团队标注任务详情 功能介绍 查询团队标注任务详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets/{
├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm
删除节点池 功能介绍 删除节点池。包周期资源池不支持。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{project_id}/pools/{
Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型部署”。 在“模型部署”页面，单击“我的服务”页签。 在目标模型服务右侧，单击操作列的“更多 > 服务升级”。 在“服务升级”页面，配置升级参数。 “模型设置”：选择原模型下的其他模型版本。
Issues'。训练时如果频繁进行算子编译会严重影响训练性能，可以增加两行python代码关闭算子编译。 亲和API：对应html中的'Affinity API Issues'。通过使能亲和API（NPU融合算子API如rms_norm，NPU亲和优化器如NPUFusedAdamw）可以减少算子下发数量，从而提升训练性能。
群托管服务，支持容器化应用的全生命周期管理，为您提供高度可扩展的、高性能的云原生应用部署和管理方案。CCE官网文档可参考云容器引擎。 BMS 裸金属服务器（Bare Metal Server）是一款兼具虚拟机弹性和物理机性能的计算类服务，为您和您的企业提供专属的云上物理服务器，为
截。 因APIG（API网关）限制，平台每次请求预测的时间不超过40秒。 准备工作 使用专属资源池部署在线服务，服务状态为“运行中”。 只有专属资源池部署的服务才支持VPC直连的高速访问通道。 VPC直连的高速访问通道，目前只支持访问在线服务。 因流量限控，获取在线服务的IP和端
Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型部署”进入服务列表。 选择“我的服务”页签。 单击服务名称，进入部署模型服务详情页面，可以查看服务信息。 “详情”：可以查看服务的基本信息，包括服务、模型、资源等设置信息。 “监控”：可以查看服务监控和资源监控信息。
执行训练任务（推荐） 新的训练方式将统一管理训练日志、训练结果和训练配置，使用yaml配置文件方便用户根据自己实际需求进行修改。推荐用户使用该方式进行训练。 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训
给指定Notebook资源添加标签，支持批量添加，当添加的标签key已存在，则覆盖该标签的value。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{pr
可以在创建训练作业页面添加标签，也可以在已经创建完成的训练作业详情页面的“标签”页签中添加标签。 在ModelArts的在线服务中添加标签。 可以在创建在线服务页面添加标签，也可以在已经创建完成的在线服务详情页面的“标签”页签中添加标签。 在ModelArts的专属资源池中添加标签。 可以在创建ModelArts
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