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准备模型文件和权重文件 在OBS桶中，创建文件夹，准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。 模型权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果需要部署量化模型，请参考推理模型量化在Notebook中进行权重转换，并将转换后的权重上传至OBS中。
创建训练作业中完成的训练作业，勾选“动态加载”。AI引擎的值是系统自动写入的，无需设置。 图5 设置元模型来源 在模型列表页面，当模型状态变为“正常”时，表示模型创建成功。单击模型操作列的“部署”，弹出“版本列表”，单击操作列“部署>在线服务”，将模型部署为在线服务。 图6 部署在线服务 在“部署”页面，参考下
GPU A系列裸金属服务器如何进行RoCE性能带宽测试？ 场景描述 本文主要指导如何在GPU A系列裸金属服务器上测试RoCE性能带宽。 前提条件 GPU A系列裸金属服务器已经安装了IB驱动。（网卡设备名称可以使用ibstatus或者ibstat获取。华为云Ant8裸金属服务器使用Ubuntu20
Array of strings 算法属性列表。 version_num Integer 算法版本数量，默认为0。 size Integer 算法大小。 create_time Long 算法创建时间戳。 update_time Long 算法更新时间戳。 表4 job_config
_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。 ascend_vllm代码包在Step9 构建推理代码已生成。 模型权重文件获取地址请参见表1。 推理启动脚本run_vllm.sh制作请参见•创建推理脚本文件run_vllm.sh。 SSL证书制作包含cert.pem和key
使用订阅算法训练结束后没有显示模型评估结果 问题现象 AI Gallery中的YOLOv5算法，训练结束后没有显示模型评估结果。 原因分析 未标注的图片过多，导致没有模型评估结果。 处理方法 对所有训练数据进行标注。 父主题： 预置算法运行故障
上传算法至SFS 下载Swin-Transformer代码。 git clone --recursive https://github.com/microsoft/Swin-Transformer.git 修改lr_scheduler.py文件，把第27行：t_mul=1. 注释掉。
GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 问题现象 在A系列GPU裸金属服务器上，系统环境是ubuntu20.04+nvidia515+cuda11.7，使用Pytorch2.0时出现如下错误： CUDA
参考本地安装ModelArts SDK完成SDK的安装。 Step2：下载ma-cli 下载ma-cli软件包。 完成软件包签名校验。 下载软件包签名校验文件。 安装openssl并执行如下命令进行签名校验。 openssl cms -verify -binary -in D:\ma_cli-latest-py3-none-any
GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法？ 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试，适用的环境为：Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器， 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件，以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器，单台
上传数据和算法至SFS（首次使用时需要） 前提条件 ECS服务器已挂载SFS，请参考ECS服务器挂载SFS Turbo存储。 在ECS中已经创建ma-user和ma-group用户，请参考在ECS中创建ma-user和ma-group。 已经安装obsutil，请参考下载和安装obsutil。
MA-Advisor使用指导 工具安装 下载ma-advisor安装包至开发环境中。 （可选）完成软件包签名校验。 下载软件包签名校验文件。 安装openssl并进行软件一致性验证，具体签名校验命令如下： openssl cms -verify -binary -in ma_adviso
（可选）本地服务器安装ModelArts SDK 如果需要在个人PC或虚拟机上使用ModelArts SDK，则需要在本地环境中安装ModelArts SDK，安装后可直接调用ModelArts SDK轻松管理数据集、创建ModelArts训练作业及创建AI应用，并将其部署为在线服务。
创建训练作业中完成的训练作业，勾选“动态加载”。AI引擎的值是系统自动写入的，无需设置。 图5 设置元模型来源 在模型列表页面，当模型状态变为“正常”时，表示模型创建成功。单击模型操作列的“部署”，弹出“版本列表”，单击操作列“部署>在线服务”，将模型部署为在线服务。 图6 部署在线服务 在“部署”页面，参考下
中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中，创建文件夹，准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。 模型权重文件获取地址请参见表1。 若需要部署量化模型，请参考推理模型量化在Notebook中进行权
步骤3：使用订阅算法创建训练作业 算法订阅成功后，算法将呈现在“算法管理>我的订阅”中，您可以使用订阅的“ResNet_v1_50”算法创建训练作业，获得模型。 进入“算法管理 > 我的订阅”页面，选择订阅的“图像分类-ResNet_v1_50”算法，单击操作列的“创建训练作业”。
预置算法运行故障 日志提示“label_map.pbtxt cannot be found” 日志提示“root: XXX valid number is 0” 日志提示“ValueError: label_map not match” 日志提示“Please set the train_url
求进行加密签名。 SK(Secret Access Key)：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。
objects 超参搜索算法的参数列表。 description String 超参搜索算法的描述。 表4 params 参数 参数类型 描述 key String 超参搜索算法的参数名称。 value String 超参搜索算法的参数取值。 type String 超参搜索算法的参数类型。
【下线公告】华为云ModelArts算法套件下线公告 华为云ModelArts服务算法套件将在2024年6月30日00:00（北京时间）正式退市。 下线范围 下线Region：华为云全部Region。 下线影响 正式下线后，ModelArts Notebook中将不会预置算法套件相关工具ma-c
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