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以及数据标注要求，选择创建表格类型的数据集。填写数据集基本信息。 图5 表格类型的参数 名称：数据集的名称，可自定义您的数据集。 描述：该数据集的详情信息。 数据类型：根据实际需求，选择对应的数据类型。 更多参数填写请参考表3。 表3 数据集的详细参数 参数名称 说明 数据源（“OBS”）
Standard数据管理 ModelArts Standard数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型，涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景，适用于计算机视觉、自然语言处理、音视频分析等AI项目场景。 ModelArts
如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将
3.909-xxx.zip软件包中的AscendCloud-CV-6.3.909-xxx.zip 说明： 包名中的xxx表示具体的时间戳，以包名的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像 西南-贵阳一：
韧性特指安全韧性，即云服务受攻击后的韧性，不含可靠性、可用性。本章主要阐述ModelArts服务受入侵的检测响应能力、防抖动的能力、域名合理使用、内容安全检测等能力。 安全防护套件覆盖和使用堡垒机，增强入侵检测和防御能力 ModelArts服务部署主机层、应用层、网络层和数据层的安全防护套件。及时
产品优势 ModelArts服务具有以下产品优势。 稳定安全的算力底座，极快至简的模型训练 支持万节点计算集群管理 大规模分布式训练能力，加速大模型研发 提供高性价比国产算力 多年软硬件经验沉淀，AI场景极致优化 加速套件，训练、推理、数据访问多维度加速 一站式端到端生产工具链，一致性开发体验
离线训练安装包准备说明 申请的模型软件包一般依赖连通网络的环境。若用户的机器或资源池无法连通网络，并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下，用户则需要找到已联网的机器（本章节以Linux系统机器为例）提前下载资源，以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。 步骤一：资源下载
在华为公有云平台，申请的资源一般要求连通网络。因此用户在准备环境时可以运行 scripts/install.sh 直接下载安装资源，或通过 Dockerfile 下载安装资源并构建一个新的镜像。 若用户的机器或资源池无法连通网络，并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下，
换使用新域名。为保障持续提供推理服务，请您及时更新业务中的预测API的域名。 如果您使用的是VPC内部节点访问ModelArts推理的在线服务，预测API切换域名后，由于内网VPC无法识别公网域名，请提交工单联系华为云技术支持打通网络。 父主题： 产品变更公告
开启图模式后，服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程，并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时，可通过缓存文件来快速完成图编译的过程，避免长时间的等待，并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能，因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
909软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.909-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
911软件包中的AscendCloud-CV-6.3.911-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E，登录后在此路径中查找下载ModelArts 6.3.911 版本。 说明： 如果没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
开启图模式后，服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程，并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时，可通过缓存文件来快速完成图编译的过程，避免长时间的等待，并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能，因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
开启图模式后，服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程，并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时，可通过缓存文件来快速完成图编译的过程，避免长时间的等待，并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能，因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
单个节点的资源释放。 若想批量删除节点，勾选待删除节点名称前的复选框，然后单击名称上方的“删除”，即可实现对多个节点的资源释放。 若是“包年/包月”且资源未到期的资源池，您可单击操作列的“退订”，即可实现对节点的资源释放。支持批量退订节点。 若是“包年/包月”且资源到期的资源池（
如果是“按需计费”的资源池，您可单击操作列的“删除”，即可实现对单个节点的资源释放。 如果想批量删除节点，勾选待删除节点名称前的复选框，然后单击名称上方的“删除”，即可实现对多个节点的资源释放。 如果是“包年/包月”且资源未到期的资源池，您可单击操作列的“退订”，即可实现对单个节点的资源释放。
部署在线服务时，您可以选择性能更好的“计算节点规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时，您可以增加“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。
将权重文件上传到DevServer机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见表3。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，需要上传训练后的权重文件和开源的原始权重文件。模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 Step4 启动容器镜像
每个输出序列要生成的最大tokens数量。 top_k 否 -1 Int 控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。
_eval.sh中的参数 模型存放的地方，如果根据第2步的方式保存的模型，设置如下： CKPT="llama-vid/llama-vid-7b-full-224-video-fps-1" 调用openai的key，评估精度时需要调用openai，需要填写正确的key，这个可能需要进行付费调用，评估1000条大概需要0
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