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管理训练容器环境变量 什么是环境变量 本章节展示了训练容器环境中预置的环境变量，方便用户查看，主要包括以下类型。 路径相关环境变量 分布式训练作业环境变量 NCCL（Nvidia Collective multi-GPU Communication Library）环境变量 OBS环境变量
co/PixArt-alpha/pixart_sigma_sdxlvae_T5_diffusers/tree/main 下载下图中vae文件夹的内容。注意：本地下载文件时配置文件会变成vae_config.json，修改为config.json 图1 下载vae文件夹的内容 下载vgg权重，将下载好的权重放在
仅支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 下载文件 在模型详情页，选择“模型文件”页签。单击操作列的“下载”，即可下载文件到本地。 删除文件 在模型详情页，选择“模型文件”页签。单击操作列的“删除”，确认后即可将已经托管的文件从AI Gallery仓库中删除。 文件删除后不可恢复，请谨慎操作。
"系统提示词（选填）", "tools": "工具描述（选填）" } ] 上传数据集至OBS 准备数据集，例如下载样例数据集或者在本地按照固定格式处理好自己的数据集。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹training_data。
一般来说，推理时指定的inputShape和用户的业务及推理场景紧密相关，可以通过原始模型推理脚本或者网络模型进行判断。需要把Notebook中的模型下载到本地后，再放入netron官网中，查看其inputShape。 如果netron中没有显示inputShape，可能由于使用了动态shape模
标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成，按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
推理业务迁移评估表 通用的推理业务及LLM推理可提供下表进行业务迁移评估： 收集项 说明 实际情况（请填写） 项目名称 项目名称，例如：XXX项目。 - 使用场景 例如： 使用YOLOv5算法对工地的视频流裁帧后进行安全帽检测。 使用BertBase算法对用户在app上购买商品后的评论进行理解。
/scripts_modellink/install.sh; sh ./scripts_modellink/llama2/0_pl_sft_13b.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendFactory;
鼠标移动至节点名称上，复制需要退订的实例ID。 图3 复制实例ID Server购买订单里绑定的资源ID为Server ID，与Server产品所封装的BMS/ECS ID不同，若要退订Server，需要在ModelArts控制台的“资源管理 > AI专属资源池 > 弹性节点Server”中查询对应ID。
标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成，按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个
迁移评估 推理迁移包括模型迁移、业务迁移、精度性能调优等环节，是否能满足最终的迁移效果需要进行系统的评估。如果您仅需要了解迁移过程，可以先按照本文档的指导进行操作并熟悉迁移流程。如果您有实际的项目需要迁移，建议填写下方的推理业务迁移评估表，并将该调研表提供给华为云技术支持人员进行迁移评估，以确保迁移项目能顺利实施。
标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成，按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个
标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成，按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个
查询数据集详情 功能介绍 查询数据集详情。 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/{dataset_id}
wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
多模态 什么是多模态 多模态（Multimodality）是集成和处理两种或两种以上不同类型的信息或数据的方法和技术。具体来说，在机器学习和人工智能领域，多模态涉及的数据类型通常包括但不限于文本、图像、视频、音频和传感器数据。 多模态的主要目标是利用来自多种模态的信息来提升任务的
查询开发环境实例详情 功能介绍 该接口用于查询开发环境实例详情。 URI GET /v1/{project_id}/demanager/instances/{instance_id} 参数说明如表1所示 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String
标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成，按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个
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