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本案例介绍如何在Snt9B上进行分布式训练任务，其中Cluster资源池已经默认安装volcano调度器，训练任务默认使用volcano job形式下发lite池集群。训练测试用例使用NLP的bert模型，详细代码和指导可参考Bert。 图1 任务示意图 操作步骤 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_
上传远端文件至JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中，支持通过远端文件地址下载文件。 要求：远端文件的URL粘贴在浏览器的输入框中时，可以直接下载该文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
下面的测试，是您在自动学习文本分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可添加文本进行测试。在“自动学习”页面，选择目标项目，进入“模型部署”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”区域的文本框中，输入需测试的文本。 单击“预测”进行测试
在右侧的“添加标签”区域中，单击“标签”下侧的文本框设置标签。 方式一（已存在标签）：单击“标签”下方的文本框，在快捷键下拉列表中选择快捷键，然后在标签文本输入框中选择已有的标签名称，然后单击“确定”。 方式二（新增标签）：在“标签”下方的文本框中，在快捷键下拉列表中选择快捷键，然后在标签文本输入框中输入新的标签名称，然后单击“确定”。
测试用户权限 由于权限配置需要等待15-30分钟生效，建议在配置完成后，等待30分钟，再执行如下验证操作。 使用用户组02中任意一个子用户登录ModelArts管理控制台。在登录页面，请使用“IAM用户登录”方式进行登录。 首次登录会提示修改密码，请根据界面提示进行修改。 验证ModelArts权限。
Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的推理指导（6.3.909） Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu
Qwen-VL基于DevServer适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.910) Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu
填写说明 区域 填写说明 1 输入技术文章的标题。 2 选择技术文章所属分类。 3 输入摘要信息。 4 编辑技术文章的内容。右侧可以选择使用“富文本编辑器”或“markdown”方式编辑内容，也可上传附件，支持rar，zip，doc，docx，xls，xlsx，ppt，pptx，pdf
单击右侧的，可以更改Notebook名称和描述。 编辑完成之后单击“确定”。 关联资产 在输入框中输入资产ID后，单击“关联”即可关联其他资产，更方便其他使用者进行查找。算法可以关联数据集资产。 选择“关联资产”，在输入框中输入待关联资产的ID，单击“关联”。 在弹出的“资产信息”页面，单击“确定”即可关联资产。
Step4 测试用户权限 由于4中的权限需要等待15-30分钟生效，建议在配置完成后，等待30分钟，再执行如下验证操作。 使用用户组02中任意一个子账号登录ModelArts管理控制台。在登录页面，请使用“IAM用户登录”方式进行登录。 首次登录会提示修改密码，请根据界面提示进行修改。
模型部署为在线服务成功后，您可以在“预测”页签进行代码调试或添加文件测试。根据模型定义的输入请求不同（JSON文本或文件），测试服务包括如下两种方式： JSON文本预测：如当前部署服务的模型，其输入类型指定的为JSON文本类，即不含有文件类型的输入，可以在“预测”页签输入JSON代码进行服务预测。 文件预
客户端发送的内容在协议的角度不限定格式，Postman支持Text/Json/XML/HTML/Binary，以text为例，在输入框中输入要发送的文本，单击右侧中部的Send按钮即可将请求发往服务端，当文本内容过长，可能会导致postman工具卡住。 图6 发送数据 父主题： Standard推理部署
客户端发送的内容在协议的角度不限定格式，Postman支持Text/Json/XML/HTML/Binary，以text为例，在输入框中输入要发送的文本，单击右侧中部的Send按钮即可将请求发往服务端，当文本内容过长，可能会导致postman工具卡住。 图4 发送数据 父主题： 访问在线服务支持的传输协议
"job_config" : { "code_dir" : "/algo-test/pytorch/work1/code/", "boot_file" : "/algo-test/pytorch/work1/code/test-pytorch.py", "parameters"
修改已标注的数据 针对“已标注”的文本数据，仅支持删除此文本对象的标签。在“已标注”页签下，在标签名称区域单击标签右上角的叉号，即可删除此文本对象的标签。标签删除后，此文本对象将被呈现至“未标注”页签下。 图3 删除已标注文本的标签 修改标签 针对文本分类的自动学习项目，项目创建成功
时，在“镜像”输入框内直接填写“组织名称/镜像名称:版本名称”即可。例如：公开镜像的SWR地址为“swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/test-image/tensorflow2_1_1:1.1.1”，则在创建训练作业的“镜像”输入框里内直接填“te
type 否 Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注 表5 SampleLabelProperty
配置数据输入和输出 单击“增加训练输入”和“增加训练输出”，用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量：ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DAT
配置数据输入和输出 单击“增加训练输入”和“增加训练输出”，用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量：ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DAT
配置数据输入和输出 单击“增加训练输入”和“增加训练输出”，用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量：ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DAT
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