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fig_pip_str设置对应的代理和pip源，来确保当前代理和pip源可用。 精度评测新建一个conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。命令中的$work_dir 是benchmark_eval的绝对路径。 conda
创建训练作业 功能介绍 创建一个训练作业。 该接口为异步接口，作业状态请通过查询训练作业列表和查询训练作业版本详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/training-jobs 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
<instance connection port> user ma-user IdentityFile ~/.ssh/test.pem UserKnownHostsFile=/dev/null StrictHostKeyChecking no
权限配置 权限列表 为了便于理解权限相关内容，建议先阅读ModelArts权限管理基本概念。 表1 服务授权列表 待授权的服务 适用场景 ModelArts 授予子用户使用ModelArts服务的权限。 ModelArts CommonOperations没有任何专属资源池的创建
推理服务精度评测 本章节介绍了2种精度测评方式，分别为Lm-eval工具和MME工具。 lm-eval工具适用于语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等，该工具为离线测评，不需要启动推理服务。
功能。您可以下载SDK至本地调用接口，也可以在ModelArts Notebook中直接调用。 ModelArts SDK提供了OBS管理、训练管理、模型管理、服务管理等几个模块功能。目前，仅提供了Python语言的ModelArts SDK接口。 详细指导文档：《ModelArts
rch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch
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创建数据集并进行标注的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用创建数据集接口创建一个图像分类类型的数据集。 调用查询数据集详情接口根据数据集ID查询数据集的详情。 调用查询样本列表接口根据数据集ID获取数据集的样本详情。
20.04系统），安装NVIDIA驱动版本515、CUDA版本11.7、nvidia-fabricmanager版本515，并进行nccl-test测试。 替换apt源。 sudo sed -i "s@http://.*archive.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud
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在ipynb文件中，执行%load XXX.py命令，即可将py文件内容加载到ipynb中。 以“test.py”文件为例，下图展示了如何将“test.py”的文件内容加载到ipynb文件中。 图1 test.py文件 图2 将“test.py”文件内容加载到.ipynb文件里 图3 加载后的ipynb文件
num_train_epochs 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配 dataset 指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo
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如何在ModelArts的Notebook中上传下载OBS文件？ 在Notebook中可以通过调用ModelArts的Moxing接口或者SDK接口与OBS交互，将Notebook中的文件上传至OBS，或者下载OBS中的文件至Notebook中。 图1 Notebook中上传下载OBS文件
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使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署，进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。
ModelArts最佳实践案例列表 在最佳实践文档中，提供了针对多种场景、多种AI引擎的ModelArts案例，方便您通过如下案例快速了解使用ModelArts完成AI开发的流程和操作。 DeepSeek模型推理场景 表1 样例 场景 说明 DeepSeek模型基于ModelArts
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