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"category": "Brainstorming" } 如果用户希望将 MOSS 数据集的 Excel 格式转换为,json 格式。可使用代码中提供的 scripts/tools/ExcelToJson.py 工具,其转换的要求为: 本脚本可以处理的格式有:.xls .xlsx
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输入数据为图片时,建议单张图片小于12MB。 输入数据格式为csv时,建议不要包含中文。如需使用中文,请将文件编码格式设置为UTF-8编码。您可以使用代码方式转换文件编码格式,也可以将csv文件用记事本方式打开,在另存为弹出的窗口页面设置编码格式。 输入数据格式为csv时,建议文件大小不超过12MB。
"cn-north-1" } } } } 到这里为止这个请求需要的内容就具备齐全了,您可以使用curl、Postman或直接编写代码等方式发送请求调用API。对于获取用户Token接口,返回的响应消息头中“x-subject-token”的值,就是需要获取的用户Toke
本教程案例是基于ModelArts Standard运行,需要购买ModelArts专属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.907-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在No
task timeout. The %s-minute limit is over. imagePacker构建镜像有超时时间限制,请精简代码,提高编译效率。FAQ 正常 模型描述已更新。 Model description updated. - 正常 模型运行时依赖未更新。 Model
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data_sources=None, work_path=None, **kwargs) 推荐使用根据数据类型创建数据集,根据标注类型创建数据集的功能将会下线。 示例代码 示例一:根据数据类型创建图像数据集 from modelarts.session import Session from modelarts
建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} Step3 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.908-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.908-xxx
本教程案例是基于ModelArts Standard运行,需要购买ModelArts专属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.908-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在No
output_path="/home/xxx") 运行结果将存储在output文件夹中,如果用户指定了output_path,会指定位置保存,如果不指定则在当前代码执行目录生成文件夹保存输出。整体运行的结果都存放在output文件夹中,每转一次模型就会根据模型名称以及相关参数生成结果文件,如下图所示。
"category": "Brainstorming" } 如果用户希望将 MOSS 数据集的 Excel 格式转换为,json 格式。可使用代码中提供的 scripts/tools/ExcelToJson.py 工具,其转换的要求为: 本脚本可以处理的格式有:.xls .xlsx
YAML_FILE String 否 表示训练作业的配置文件,如果不传则表示配置文件为空。 --code-dir String 是 训练源代码的OBS路径。 --data-url String 是 训练数据的OBS路径。 --log-url String 是 存放训练生成日志的OBS路径。
rk_dir}:代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-us
方式一:通过stable diffusion的pytorch模型获取模型shape。 方式二:通过查看ModelArts-Ascend代码仓库,根据每个模型的configs文件获取已知的shape大小。 下文主要介绍方式1如何通过stable diffusion的pytorch模型获取模型shape。
s前检查账号状态,账号不能处于欠费或冻结状态。 Step1 创建OBS桶和文件夹 在OBS服务中创建桶和文件夹,用于存放样例数据集以及训练代码。如下示例中,请创建命名为“test-modelarts”的桶,并创建如表1所示的文件夹。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。
用户可以根据是否使用AI引擎Mindspore参与功能调试,选择不同的Conda环境。 Notebook:是一款Web应用,用户能够在界面编写代码,并且将代码、数学方程和可视化内容组合到一个文档中。 JupyterLab插件:插件包括规格切换,分享案例到AI Gallery进行交流,停止实
0.1:8501; } } 准备启动脚本。 启动前先创建ssl证书,然后启动TFServing的启动脚本。 启动脚本run.sh示例代码如下: #!/bin/bash mkdir -p /etc/nginx/ssl/server && cd /etc/nginx/ssl/server
sv文件的schema不一致会报错。 说明: 从OBS选择数据后,Schema信息的列名会自动带出,且默认为表格中的第一行数据。为确保预测代码的正确性,请您手动更改Schema信息中的“列名”为attr_1、attr_2、……、attr_n,其中attr_n为最后一列,代表预测列。
nv_peer_mem工作在linux内核态,安装完成后需要看是否加载到内核,通过执行“lsmod | grep peer”查看是否加载。 如果git clone拉不下来代码,可能需要先设置下git的配置: git config --global core.compression -1 export GIT_SSL_NO_VERIFY=1