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本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 资源规格要求 推理部署推荐使用DevServer资源和Ascend Snt9B单机单卡。 表1 环境要求 名称 版本 CANN cann_8.0.rc1 PyTorch pytorch_2.1.0
提交代码至GitHub仓库 完成上述操作后，可以在JupyterLab的git插件页面的History页签，看到“origin/HEAD”和“orgin/master”已指向最新一次的提交。同时在GitHub对应仓库的commit记录中也可以查找到对应的信息。 父主题： 通过Ju
理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求。 本章节提供针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例（包含推理代码示例）。模型推理代码编写的通用方法及说明请见模型推理代码编写说明。 Tensorflow TensorFlow存在两种接口类型，keras接口和tf接口，其训练和保存模
py”中，需要添加一个子类，该子类继承对应模型类型的父类，各模型类型的父类名称和导入语句如表1所示。导入语句所涉及的Python包在ModelArts环境中已配置，用户无需自行安装。 表1 各模型类型的父类名称和导入语句 模型类型 父类 导入语句 TensorFlow TfServingBaseService
动停止，详细参数请参见表1。 表1 基本信息的参数描述 参数名称 说明 “名称” Notebook的名称。只能包含数字、大小写字母、下划线和中划线，长度不能大于64位且不能为空。 “描述” 对Notebook的简要描述。 “自动停止” 默认开启，且默认值为“1小时”，表示该Not
数据来源： OBS导入数据 用户在OBS中有准备好的数据时，选择“OBS”、“导入路径”、“数据标注状态”和“标注格式”（当数据标注状态选择“已标注”时，需要填写该参数）和“数据集输出位置”。针对不同类型的数据集，数据输入支持的标注格式不同，ModelArts目前支持的标注格式及
model_instance = Model(session, model_id="your_model_id") 方式2：创建模型 基于预置镜像和OBS路径创建模型 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 model_location = "/yo
从Manifest文件导入规范说明 Manifest文件中定义了标注对象和标注内容的对应关系。此导入方式是指导入数据集时，使用Manifest文件。选择导入Manifest文件时，可以从OBS导入。当从OBS导入Manifest文件时，需确保当前用户具备Manifest文件所在OBS路径的权限。
在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
steps=[job_step_a, job_step_b, model_step], storages=storage ) 案例中job_step_a和job_step_b均配置了跳过策略，并且都使用参数进行控制。当参数值配置不同时，model_step的执行可以分为以下几种情况（model
# 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。
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