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自定义一个易于分辨的AI应用中文名称。 字符长度在1到30之间。 许可证 否 选择AI应用遵循的许可证。 计算规格选择 是 按需选择计算规格。单击“选择”，在弹窗中选择资源规格并设置运行时长控制，单击“确定”。 在“所在区”选择计算规格所在的区域。默认显示全部区域的计算规格。 选择
如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的特性 表1 本版本支持的特性说明 分类 软件包特性说明 参考文档 三方大模型，包名：AscendCloud-LLM 支持如下模型适配PyTorch-NPU的训练(ModelLink)
ss使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤5进行评测。 # WARNING #
ss使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤进行评测。 # WARNING # This
当您需要在AI Gallery下架共享的资产时，可以执行如下操作： 在“AI Gallery”页面，选择“我的Gallery > 我的资产 > Notebook”，进入“我的Notebook”。 在“我的Notebook > 我的发布”页面，单击目标资产右侧的“下架”，在弹框中确认资产信息，单击“确定”完成下架。
保证图片质量：不能有损坏的图片，目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果，图像分类项目中，至少有两种以上的分类，每种分类的样本不少于20张。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。
agency 否 String 管理员。 workforces 否 Array of WorkforceConfig objects 执行标注任务的团队列表。 表4 WorkforceConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 workers 否 Array of Worker objects
工具开展语言模型的推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub
ss使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤5进行评测。 # WARNING #
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Studio大模型即服务平台完成模型创建后，可以对模型进行调优，获得更合适的模型。 场景描述 从“我的模型”中选择一个模型进行调优，当模型完成调优任务后会产生一个新的模型，呈现在“我的模型”列表中。 约束限制 表1列举了支持模型调优的模型，不在表格里的模型不支持使用MaaS调优模型。 当选择ChatGL
训练场景主要查看自研的依赖包是否正常，查看pip list是否包含所需的包，查看容器直接调用的python是否是自己所需要的那个（如果容器镜像装了多个python，需要设置python路径的环境变量）。 测试训练启动脚本。 优先使用手工进行数据复制的工作并验证 一般在镜像里不包含训练所
String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。 port 否 String 用户GaussDB(DWS)集群的端口。 queue_name 否 String 表格数据集，DLI队列名。 subnet_id 否 String MRS集群的子网ID。 table_name 否 String
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型导入至模型管理，方便统一管理，同时支持将模型快速部署上线为服务。 约束与限制 针对使用订阅算法的训练作业，无需推理代码和配置文件，其生成的模型可直接导入ModelArts。 使用容器化部署，导入的元模型有大小限制，详情请参见导入模型对于镜像大小限制。
8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
场景说明 针对ModelArts目前不支持的AI引擎，您可以通过自定义镜像的方式将编写的模型导入ModelArts，创建为模型。 本文详细介绍如何在ModelArts的开发环境Notebook中使用基础镜像构建一个新的推理镜像，并完成模型的创建，部署为在线服务。本案例仅适用于华为云北京四和上海一站点。
Notebook使用涉及到计费，具体收费项如下： 处于“运行中”状态的Notebook，会消耗资源，产生费用。根据您选择的资源不同，收费标准不同，价格详情请参见产品价格详情。当您不需要使用Notebook时，建议停止Notebook，避免产生不必要的费用。 创建Notebook时，如果选择使用云硬盘
AARCH64：ARM体系架构。 create_at Long 镜像创建的时间，UTC毫秒。 description String 该镜像所对应的描述信息，长度限制512个字符。 dev_services Array of strings 镜像支持的服务。枚举值如下： NOTEBOOK：镜像支持通过https协议访问Notebook。
个是在线服务对象，此时在运行态通过开关的方式来控制部署/更新服务，如下图所示： 在线服务开关默认关闭，节点走部署服务的流程；如果需要更新服务，则手动打开开关，选择相应的在线服务即可。 进行服务更新时，需要保证被更新的服务所使用的模型与配置的模型名称相同。 父主题： 开发Workflow命令参考
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