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如下以查询uuid为2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d186b0e93e4f的训练作业对应worker-0运行指标为例 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d1
no_resource Boolean 所选规格资源是否充足,True代表没有资源。 请求示例 如下以查看训练作业的资源规格为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/job/resource-specs?job_type=train 响应示例 成功响应示例
多lora挂载,多个不同微调模型共用一份权重同时部署。 控制输出 Guided Decoding 通过特定模式控制模型输出。 Beam search 通过beamsearch输出多个候选结果。 分离部署 PD分离部署 全量、增量分离部署,提高资源利用率,提升体验。 剪枝 FASP (Fast
样本列表。样本属性请见表3。 表3 sample样本属性 参数 参数类型 描述 source String 被标注对象的URI,支持OBS、HTTPS、Content。其中Content为文本内容,例如:“source”:“s3://path-to-jpg”,“source”:“content://I
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://{endpoint}/v1/{project_id}/workspaces/ccd05d1a553b4e188ea878e7dcb85e47/quotas
准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍
使用Advisor工具分析生成调优建议 关于Advisor使用及安装过程请参见昇腾社区Gitee。最后生成导出的各类场景的建议包含以下两种: Terminal日志信息的概览建议。 包含Detail信息及修改示例的HTML信息。 按照建议信息做如下修改: 亲和优化器使能,在train
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理standard常见问题
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:Standard大模型推理常见问题
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:Standard大模型推理常见问题
请求示例 如下以创建名为“TestModelArtsJob”,描述为“This is a ModelArts job”为例。 POST https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs { "job_name": "TestModelArtsJob"
描述为“this is a visualization job”,OBS路径为“/obs/name/”的可视化作业为例。 POST https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs { "job_name": "visualization-job"
创建Workflow定时调度。设置类型为“time”,动作为“run”,调度策略on_failure为“retry”、on_running为“cancel”。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/schedules {
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)。 请求示例 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/workspaces/ccd05d1a553b4e188ea878e7dcb85e47/quotas
KooSearch企业搜索服务:基于在MaaS开源大模型部署的模型API,搭建企业专属方案、LLM驱动的语义搜索、多模态搜索增强。 盘古数字人大脑:基于在MaaS开源大模型部署的模型API,升级智能对话解决方案,含智能客服、数字人。 Dify:支持自部署的应用构建开源解决方案,用于Agent编排、自定义工作流。
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 Eagle投机小模型训练 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
Gallery中,您可以查找并订阅免费满足业务需要的算法,直接用于创建训练作业。 AI Gallery中分享的算法支持免费订阅,但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署,管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册并登录华为云,且创建好OBS桶用于存储数据和模型。 订阅算法 登录“AI
服务管理概述 服务管理,包括将已创建成功的模型部署为在线服务或本地服务。可以实现在线预测、本地预测、服务详情查询、查看服务日志等功能。 这里的在线服务包括“predictor”和“transformer”两类,都包括下文描述的功能,本章节以“predictor”服务为例进行说明。
规格中带有ARM字样的显示,为ARM CPU架构。 规格中未带有ARM字样的显示,为X86 CPU架构。 ModelArts后台暂不支持下载开源安装包,建议用户在自定义镜像中安装训练所需的依赖包。 自定义镜像需上传至容器镜像服务(SWR)才能在ModelArts上用于训练。 父主题: 制作自定义镜像用于训练模型
数据准备使用流程 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,能够支撑开发者从数据到模型的全流程开发过程,包含数据处理、算法开发、模型训练、模型部署等操作。并且提供AI Gallery功能,能够在市场内与其他开发者分享数据、算法、模型等。为了能帮用户快速准备大量高质量的数据,Model