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表示张量并行。 PP 8 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
float,一般不建议用户修改 TPE算法 TPE算法全称Tree-structured Parzen Estimator,是一种利用高斯混合模型来学习超参模型的算法。在每次试验中,对于每个超参,TPE为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型l(x),为剩余的超参维护另一个高斯混合模型
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最多支持创建5个密钥,密钥只会在新建后显示一次,请妥善保存。 当密钥丢失将无法找回,请新建API Key获取新的访问密钥。 步骤2:调用MaaS模型服务进行预测 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。 选择要调用的服务,单击操作列的“更多
将AI应用部署为在线服务 参考部署为在线服务将AI应用部署为在线服务。 在线服务创建成功后,您可以在服务详情页查看服务详情。 您可以通过“预测”页签访问在线服务。 图5 访问在线服务 父主题: Standard推理部署
若需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)
} ] 将模型部署为在线服务 参考部署为在线服务将模型部署为在线服务。 在线服务创建成功后,您可以在服务详情页查看服务详情。 您可以通过“预测”页签访问在线服务。 父主题: 制作自定义镜像用于推理
ModelArts.5306 The maximum depth of files has been exceeded 文件最大深度超过最大值 请选择其他源数据或减少数据深度。 400 ModelArts.5309 Only allow edge service published to AIHub
模型运行时环境。 model_metrics String 模型精度信息。 source_type String 模型来源的类型,仅当模型为自动学习部署过来时有值,取值为auto。 model_type String 模型类型,取值为TensorFlow/Image/PyTorch/Template/MindSpore。
String 模型名称。 model_version String 模型版本。 source_type String 模型来源,当模型是由自动学习产生时,返回此字段,取值为:auto。 status String 模型实例运行状态,取值为: ready:已就绪(所有实例已启动) co
context-parallel-size 。 (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
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扣费。在“费用中心 > 账单管理 > 流水和明细账单 > 流水账单”中,“消费时间”即按需产品的实际使用时间。 查看自动学习和Workflow的账单 自动学习和Workflow运行时,在进行训练作业和部署服务时,会产生不同的账单。 训练作业产生的账单可参考查看训练作业的账单查询。
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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", "description":