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true, "default": 0.001, "help": "学习率" }, { "name": "
运行内置的知识库进行自动优化，以提升模型的运行效率。 自动高性能算子生成工具AKG AKG（Auto Kernel Generator）对深度神经网络中的算子进行优化，并提供特定模式下的算子自动融合功能。提升在昇腾硬件后端上运行网络的性能。 AKG由三个基本的优化模块组成：规范化、自动调度和后端优化。
Object 数据源信息，详细请见表3。 width Long 图片长度。 height Long 图片高度。 depth Long 图片深度。 segmented String 分割。 mask_source String 图像分割得到的mask文件的云存储路径，目前只支持PNG格式。
系统将根据您的模型匹配提供可用的计算资源。请在下拉框中选择可用资源，如果资源标识为售罄，表示暂无此资源。 例如，模型来源于自动学习项目，则计算资源将自动关联自动学习规格供使用。 “实例数” 设置当前版本模型的实例个数。如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置
确保此OBS桶的加密功能关闭。如果此OBS桶为加密桶，可单击“默认加密”选项进行修改。 创建OBS桶时，桶的存储类别请勿选择“归档存储”和“深度归档存储”，归档存储的OBS桶会导致模型训练失败。 图1 查看OBS桶是否加密 检查OBS文件是否为加密文件 进入OBS管理控制台，单击桶名称进入概览页。
“MA_NUM_GPUS=8” MA_TASK_NAME 作业容器的角色名，例如： MindSpore、PyTorch为worker 强化学习引擎为learner，worker TensorFlow为ps，worker “MA_TASK_NAME=worker” MA_NUM_HOSTS
在“预测”页签，单击“上传”，上传一个测试图片，单击“预测”进行预测。此处提供一个预测样例图供使用。 步骤6：清除资源 为避免产生不必要的费用，通过此示例学习订阅算法的使用后，建议您清除相关资源，避免造成资源浪费。 停止在线服务：在“在线服务”页面，单击对应服务操作列的“停止”。 删除训练作业：
从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。 source_type 否 String 模型来源的类型，当前仅可取值auto，用于区分通过自动学习部署过来的模型（不提供模型下载功能）；用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型
# 加载断点 checkpoint = torch.load(local_ckpt_file) # 加载模型可学习参数 model.load_state_dict(checkpoint['net']) # 加载优化器参数 optimizer
# 加载断点 checkpoint = torch.load(local_ckpt_file) # 加载模型可学习参数 model.load_state_dict(checkpoint['net']) # 加载优化器参数 optimizer
Integer 同步类型。可选值如下： 0：不同步 1：同步数据 2：同步标签 3：同步数据和标签 repetition 否 Integer 每个样本由多少人标注，最少为1。 synchronize_auto_labeling_data 否 Boolean 是否同步更新智能标注数据。可选值如下：
镜像中已包含训练代码则不需要配置。 需要提前将代码上传至OBS桶中，目录内文件总大小要小于或等于5GB，文件数要小于或等于1000个，文件深度要小于或等于32。 训练代码文件会在训练作业启动的时候被系统自动下载到训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中，
（v0.3.2）不同模型推理支持的max-model-len长度说明。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 --dtype：模型推理的数据类型
ime时需要配置，多个权重相加必须等于100；当在一个在线服务中同时配置了多个模型版本且设置不同的流量权重比例时，持续地访问此服务的预测接口，ModelArts会按此权重比例将预测请求转发到对应的模型版本实例。 deploy_timeout_in_seconds 否 Integer
QUANTIZATION：为量化选项，不传入默认为None即不启用量化；支持w4a16，需配套对应的权重使用。 GPU_MEMORY_UTILIZATION：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 脚本运行完成后，测试结果输出在终端。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM
”页签中，标签的信息也将随着标注步骤进行更新，如增加的标签名称、标签对应的图片数量。 快速复核 当前的标注作业无法实现批量复核，如果有某一样本的标签修改或者删除，只能进入到标注页面详情进行，操作繁琐。为了简化用户操作，实现此功能，用户可以批量进行标注信息的审核或者修改，提升用户效率。
从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。 source_type 否 String 模型来源的类型，当前仅可取值auto，用于区分通过自动学习部署过来的模型（不提供模型下载功能）；用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型
ime时需要配置，多个权重相加必须等于100；当在一个在线服务中同时配置了多个模型版本且设置不同的流量权重比例时，持续地访问此服务的预测接口，ModelArts会按此权重比例将预测请求转发到对应的模型版本实例。 { "service_name": "mnist",
（v0.3.2）不同模型推理支持的max-model-len长度说明。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 --dtype：模型推理的数据类型
ength”；如果设置过大，会占用过多显存，影响kvcache的空间。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 --dtype：模型推理的数据类型
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