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使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用pergroup；desc_act必须设置为false，内容如下： { "bits": 8, "group_size":
annotations JSON Array 样本标注信息。如果不给出，则是未标注对象。 annotations值为一个对象列表。标注属性请见表4。 usage String 用途，可选值为TRAIN、EVAL、TEST、INFERENCE。指明该对象用于训练、评估、测试、推理，如果没有给出
old_folder为上一步生成data的地址，填写到卡号的文件夹之前。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 new_folder为需要存储新的data的地址。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。
如果sfsId中填写了多个ID，则sfsPath会应用于所有sfsId。例如以下代码含义为：为"0e51c7d5-d90e-475a-b5d0-ecf896da3b0d"的"/path1"和"/path2/path2-1"配置访问权限，同时也为"2a70da1e-ea87-4ee4-ae1e-55df84
Notebook Cache盘告警上报 创建Notebook时，可以根据业务数据量的大小选择CPU、GPU或者Ascend资源，对GPU或Ascend类型的资源，ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目录，用户可以使用此目录来储存临时文件。 当前开发环境的Cache盘使用
菜单栏中选择“模型部署”，进入目标服务类型管理页面。单击目标服务名称，进入服务详情页面。您可以单击页面右上角“启动”，启动服务。 部署方式为ModelArts边缘节点和ModelArts边缘资源池的服务不支持启动。 停止服务 停止服务，ModelArts将停止计费。您可以通过如下方式停止服务：
例如：commit-id是863d2581ecda6849923a2118d93a088b0745d9d6，os架构是x86_64，修改链接为： https://update.code.visualstudio.com/commit:863d2581ecda6849923a2118
配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 通过命令npu-smi info查询NPU卡为容器中的第几张卡。例如下图查询出两张卡，如果希望使用第一和第二张卡，则“export
String 导入的OBS路径或manifest路径。 导入manifest时，path必须精确到具体manifest文件。 导入为目录时，目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_samples 否 Boolean 是否导入样本。可选值如下： true：导入样本（默认值）
String APP的编号，可通过查询APP列表获取。 auth_id String 授权编号，授权失败时为空。 reason String 授权或者取消授权失败原因，授权成功时为空。 success Boolean 授权或者取消授权是否成功。 状态码： 401 表9 响应Header参数
工作空间ID，系统生成的32位UUID，不带橫线。默认的工作空间id为'0'。 unit_en String 数量单位(英文)。 used_quota Integer 已用配额值。当quota为-1（不限制配额）时，used_quota为null。 请求示例 GET https://{endp
例如：commit-id是863d2581ecda6849923a2118d93a088b0745d9d6，os架构是x86_64，修改链接为： https://update.code.visualstudio.com/commit:863d2581ecda6849923a2118
配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 通过命令npu-smi info查询NPU卡为容器中的第几张卡。例如下图查询出两张卡，若希望使用第一和第二张卡，则“export
配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 通过命令npu-smi info查询NPU卡为容器中的第几张卡。例如下图查询出两张卡，如果希望使用第一和第二张卡，则“export
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workspace_id 是 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
检查当前账号是否具备OBS权限。 如果当前账号是个IAM用户（即子账号），需确认当前账号是否具备OBS服务操作权限。 请参考OBS权限管理，为当前IAM用户配置“作用范围”为“全局级服务”的“Tenant Administrator”策略，即拥有OBS服务所有操作权限。 如果需要限制此IAM用户操
面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 ModelArts Standard推理部署 使用Standard一键完成商超商品识别模型部署 本案例以“商超商品识别”模型为例，介绍从AI Gallery订阅模型，一键部署到ModelArts Standard，并进行在线推理预测的体验过程。 面向AI开发零基础的用户
使用命令jupyter labextension list --app-dir=/home/ma-user/.lab/console查询 前端插件安装目录为：/home/ma-user/.local/share/jupyter/labextensions 后端插件代码安装目录：/home/ma-user/
用户就可以基于已有权限对云服务进行操作。 权限根据授权的精细程度，分为角色和策略。角色以服务为粒度，是IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。策略以API接口为粒度进行权限拆分，授权更加精细，可以精确到某个操作、资源和条件，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。
图1 模型开发过程 ModelArts提供了模型训练的功能，方便您查看训练情况并不断调整您的模型参数。您还可以基于不同的数据，选择不同规格的资源池用于模型训练。 请参考以下指导在ModelArts Standard上训练模型。 图2 ModelArts Standard模型训练流程
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