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yaml配置文件； -P表示鉴权文件中的某一组鉴权信息，默认是DEFAULT； -D表示是否开启debug模式（默认关闭），当开启debug模式后，命令的报错堆栈信息将会打印出来，否则只会打印报错信息； -h表示显示命令的帮助提示信息。 命令说明 表1 ma-cli支持的命令 命令 命令详情 configure
静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
处理后删除的图片数量。 description String 数据处理任务的版本描述。 duration_seconds Integer 数据处理任务的运行时间，单位秒。 inputs Array of ProcessorDataSource objects 数据处理任务的输入通道。
表示ModelArts Standard模式。 vllm_model：对应Step4 部署并启动推理服务中的模型地址参数model，模型格式是Huggingface的目录格式。 deploy_method：部署方法，不同的部署方式api参数输入、输出解析方式不同，目前支持tgi、
} ] } 数据输出的data文件夹中存放的是修改、更新过的图片，对于数据处理过程中没有修改过的图片，在data文件夹中不会展示，图片的位置信息显示该图片在输入目录中。 output.manifest存放的是数据处理之后的图片信息（主要是指图片的位置和标注信息等），可以直接使用这个output
写正确的OBS路径。 图2 输入输出设置-数据集 图3 输入输出设置-OBS目录 确认参数填写无误后，单击“创建”，完成数据处理任务的创建。 数据去重算子（SimDeduplication算子） 可以依据用户设置的相似程度阈值完成图像去重处理。图像去重是图像数据处理常见的数据处理
原因为Github已取消密码授权方式，此时在git clone私有仓库和git push文件时需要在授权方式框中输入token。 解决方案 使用token替换原先的密码授权方式，在git clone私有仓库和git push文件时，需要在授权方式框中输入token（见下图）；具体获取token方式请参考查看GitHub中Personal
String 用户在cbc选择的折扣信息。 os.modelarts/service.console.url 否 String 订购订单支付完成后跳转的url地址。 os.modelarts/order.id 否 String 订单id，包周期资源池创建或者计费模式变更的时候该参数必需。 表7
智能标注：在标注一定量的数据情况下，用户可以通过启动智能标注任务对数据进行自动标注，提高标注的效率。 团队标注：对于大批量的数据，用户可以通过创建团队标注作业，进行多人协同标注。 人工标注 对于不同类型的数据，用户可以选择不同的标注类型。当前ModelArts支持如下类型的标注作业： 图片
数据清洗正样例目录。目录应存放正样例图片文件，算法将这些图片为正样例，对输入中的数据进行过滤，即保留与“prototype_sample_path”目录下图片相似度高的数据。 请输入一个真实存在的OBS目录，且目录下已包含提供的正样例图片，且以obs://开头。如：obs://obs_bucket_name/folder_name
设置动态分档位后，在PTA模式下不支持接收超过最大档的并发请求，超过后会导致推理服务终止。请将最大档（PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST参数的中设置的最大值）与模型启动时的max-num-seqs保持一致来进行规避。 在MoE模型和小模型上推荐使用图模式部署，包括mi
静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
实现模型超参搜索，为您的模型匹配最合适的超参。 在模型训练过程中，有很多超参需要根据任务进行调整，比如learning_rate、weight_decay等，这一工作往往需要一个有经验的算法工程师花费一定精力和大量时间进行手动调优。ModelArts支持的超参搜索功能，在无需算法
Standard训练作业和模型部署如何收费？ Standard中训练作业如何收费？ 如果您使用的是公共资源池，则根据您选择的规格、节点数、运行时长进行计费。计费规则为“规格单价×节点数×运行时长”（运行时长精确到秒）。 如果您使用的是专属资源池，则训练作业就不再进行单独计费。由专属资源池进行收费。 St
Graph，DAG）的开发。一个DAG是由节点和节点之间的关系描述组成的。开发者通过定义节点的执行内容和节点的执行顺序定义DAG。绿色的矩形表示为一个节点，节点与节点之间的连线则是节点的关系描述。整个DAG的执行其实就是有序的任务执行模板。 图3 工作流 Workflow提供的样例 Mod
在ModelArts数据标注页面可查看用户自己创建的标注作业。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏选择“数据准备>数据标注”，进入数据标注页面。 在“我创建的”页签，可查看自己创建的标注作业。用户可查看自己创建的标注作业的相关信息。 图1 我创建的 在“我参与的”页签，可查看参与过标注的标注作业。用户可
Standard创建模型部署在线服务 背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿，随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G，在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如：导入模型时，需要支持动态调整租户存储配额；模型加载、启动慢，部署时需要灵活的超时配置；当负载异常重启，模型
通过智能标注方式标注数据 创建智能标注作业 确认智能标注作业的数据难例 使用自动分组智能标注作业 父主题： 标注ModelArts数据集中的数据
东-上海一、华南-广州。 ModelArts平台提供的数据处理功能，基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量，以免对后续操作（如数据标注、模型训
团队标注使用说明 创建和管理团队 创建团队标注任务 审核并验收团队标注任务结果 管理团队和团队成员 父主题： 标注ModelArts数据集中的数据
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