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在标签框中输入相应的标签后，单击“新增标签”，新生成的标签会展示在标签行的下方，您可以同时增加多个标签。标签增加完成后，单击“确定”，标签即可生成。 图3 新增标签 生成了标签的Workflow，支持在搜索框中按照标签筛选对应的Workflow。 父主题： 管理Workflow
/ # 针对昇腾云平台适配的功能代码包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本 # 自动生成数据目录结构 |── processed_for_input # 目录结构会自动生成
/ # 针对昇腾云平台适配的功能代码包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本 # 自动生成数据目录结构 |── processed_for_input # 目录结构会自动生成
图2 查看日志和性能 训练结束之后，在保存路径下生成了如下几个文件： |──converted_hf2mg_weight_TP${TP}PP${PP} # 训练过程Megatron格式权重 |──converted_mg2hf_weight
约束限制 端到端服务运维只支持在线服务，因为推理的批量服务和边缘服务无CES监控数据，不支持完整的端到端服务运维设置。 实施步骤 以出行场景的司乘安全算法为例，介绍使用ModelArts进行流程化服务部署和更新、自动化服务运维和监控的实现步骤。
/ # 针对昇腾云平台适配的功能代码包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本 # 自动生成数据目录结构 |── processed_for_input # 目录结构会自动生成
/ # 针对昇腾云平台适配的功能代码包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本 # 自动生成数据目录结构 |── processed_for_input # 目录结构会自动生成
操作 部署：将模型发布为在线服务、批量服务或边缘服务。 发布：将模型发布至AI Gallery，详情请参见发布ModelArts模型。 删除：针对模型的某一版本进行删除。 查看模型详情 当模型创建成功后，您可以进入模型详情页查看模型的信息。
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。
在标注任务复制的弹窗中，填写作业描述，作业名称task-xxxx-copy-xxxx，其中xxxx为系统生成的随机码，用来区分新作业与被复制作业。也可以修改新生成的作业名称。单击“确定”。
stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream 否 False Bool 是否开启流式推理。
填写Token描述并选择权限，选择私有仓库访问权限，单击“Generate token”生成Token。 复制生成的Token到编译构建服务即可。 Token生成后，请及时保存，下次刷新页面将无法读取，需要重新生成新Token。
/ # 针对昇腾云平台适配的功能代码包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本 # 自动生成数据目录结构 |── processed_for_input #目录结构会自动生成
random.seed(seed) 设置random随机生成器的种子。 np.random.seed(seed) 设置numpy中随机生成器的种子。 torch.manual_seed(seed) 设置当前CPU的随机种子。
运行完后，会生成推理所需镜像。 Step5 生成ranktable 介绍如何生成ranktable，以1p1d-tp2分离部署模式为例。当前1p1d分离部署模式，全量节点和增量节点分别占用2张卡，一共使用4张卡。
运行完后，会生成推理所需镜像。 步骤五 生成ranktable 介绍如何生成ranktable，以1p1d-tp2分离部署模式为例。当前1p1d分离部署模式，全量节点和增量节点分别占用2张卡，一共使用4张卡。
性能调优 Profiling数据采集 使用Advisor工具分析生成调优建议 调优前后性能对比 父主题： Dit模型PyTorch迁移与精度性能调优
可选 parser.add_argument("--ignore-eos", type=bool, default=False) # 在生成过程中是否忽略结束符号，在生成EOS token后继续生成token。
job_id 是 String 训练作业的id，可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如"job_instance.job_id"，或从查询训练作业列表的响应中获得。
自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
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