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管理提供了全流程的数据准备、数据处理和数据标注能力。 图1 ModelArts数据准备全流程 ModelArts数据管理为用户准备高质量的AI数据提供了以下主要能力： 解决用户获取数据的问题。 用户可在AI Gallery上一键下载需要的数据资源到ModelArts数据集。 提供
获取“repo_id”和待上传的文件名。 获取“repo_id” 在AI Gallery页面的资产详情页，单击复制完整的资产名称，如图1所示，获取到的信息即为“repo_id”。例如，复制出的信息为“ur5468675/test_cli_model1”，则该资产的“repo_id”为“ur5468
于“等待操作”状态，用户完成相关数据的配置后，可单击“继续运行”按钮并确认继续执行当前节点。 部分运行Workflow节点 针对大型、复杂的Workflow，为节省重复运行消耗的时间，在运行业务场景时，用户可以选择其中的部分节点作为业务场景运行，工作流在执行时将会按顺序执行部分运行节点。
存储配置 选择“云硬盘EVS”。 磁盘规格 按照对应的存储使用情况选择存储大小。 SSH远程开发 如果需通过VS Code远程连接Notebook实例，可打开SSH远程开发，并选择自己的密钥对。 在Notebook列表，单击“操作”列的“打开”，打开Notebook实例。 克隆ModelArts
上报就不计费，各个服务开始计费的状态如下。 微调大师：“训练中” AI应用：“运行中” 在线推理服务：“运行中” 计费规则 资源整点扣费，按需计费。 计费的最小单位为秒，话单上报后的每一小时对用户账号进行一次扣费。如果使用过程中暂停、终止了消耗资源的AI Gallery工具链服务
k实例。 创建成功后，Notebook实例的状态为“运行中”，单击操作列的“打开”，访问JupyterLab。 图2 打开Notebook实例 进入JupyterLab页面后，自动打开Launcher页面，如下图所示。您可以使用开源支持的所有功能，详细操作指导可参见JupyterLab官网文档。
pore框架。这些子工具侧重不同的训练场景，可以定位模型训练中的精度问题。 支持精度预检，可扫描训练模型中的所有API进行API复现，给出精度情况的诊断和分析。 精度比对，对PyTorch整网API粒度的数据dump、精度比对，进而定位训练场景下的精度问题 支持溢出检测功能，判断
save_mode='w', session=None) 示例代码 在保存Pascal VOC的XML文件之前需要先创建包含Pascal VOC信息的对象，包括voc object信息等。保存的时候调用save_xml接口，将session信息传入，即可保存到指定路径。 from modelarts.dataset
在Linux上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在Linux操作系统的PC中安装配置Grafana。 前提条件 一台可访问外网的Ubuntu服务器。如果没有请具备以下条件： 准备一台ECS服务器（建议规格选8U或者以上，镜像选择Ubuntu，建议选择22.04版本，本
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
资产申请审核”页面，可以查看当前支持使用该模型的用户列表。 管理用户可用资产的权限。 模型发布成功后，模型所有者可以管理资产的用户申请 。 登录AI Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 选择“我的资产 > 模型”，在“我创建的模型”页面找到待修改的“已发布”状态的模型，单击模型页签进入详情页。
修改成员信息 团队中的成员，当其信息发生变化时，可以编辑其基本情况。 在“团队详情”区域，选择需修改的成员。 在成员所在行的“操作”列，单击“修改”。在弹出的对话框中，修改其“描述”或“角色”。 成员的“邮箱”无法修改，如果需要修改邮箱地址，建议先删除此成员，然后再基于新的邮箱地址添加新成员。
Gallery，进入示例的详情页面查看示例。 进入AI Gallery首页。选择“项目”，进入项目列表页面。 在搜索框中输入创建好的Notebook名称，单击页签进入详情页。 编辑资产详情 资产发布成功后，发布者可以进入详情页修改该资产的名称、描述，让资产更吸引人。也可以修改资产的可见性。 编辑Notebook介绍
多模态模型推理性能测试 多模态模型推理的性能测试目前仅支持静态性能测试。 静态性能测试是指评估在固定输入、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。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
团队标注任务创建成功后，团队成员收到标注任务的邮件。 图5 任务邮件 单击任务邮件中的标注任务地址，跳转至ModelArts控制台的“数据准备>数据标注 > 我参与的”页面。如果未登录控制台，请先登录。 在“我参与的”页签下，可查看您的标注任务。 图6 标注任务 数据标注访问地址
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
进入某条运行中的工作流，单击右上角的“停止”按钮，出现停止Workflow询问弹窗，单击确定。 只有处于“运行中”状态的工作流，才会出现“停止”按钮。 停止Workflow后，关联的训练作业和在线服务也会停止。 复制Workflow 某条工作流，目前只能存在一个正在运行的实例，如果用
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
查询当前服务对象监控信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据部署在线服务生成的服务对象进行查询服务监控 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts.session import
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