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instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 [ { "instruction":
在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型导入至模型管理，方便统一管理，同时支持将模型快速部署上线为服务。 约束与限制 针对使用订阅算法的训练作业，无需推理代码和配置文件，其生成的模型可直接导入ModelArts。 使用容器化部署，导入的元模型有大小限制，详情请参见导入模型对于镜像大小限制。
instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 [ { "instruction":
模型本身的算法设计过程也可能会引入不收敛情况；最后，则是不符合预期的计算或者通信导致的模型收敛问题。 在迁移流程中，一般已经有模型训练的标杆，因此主要关注昇腾软件栈引入的精度偏差即可。由于昇腾芯片和GPU芯片的架构差异（包括不同架构下的GPU芯片），收到数值计算精度的影响，在软
在“访问授权”页面，选择需要授权的“授权对象类型”，选择新增委托及其对应的权限“普通用户”，并勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”，然后单击“创建”。 完成配置后，在ModelArts控制台的权限管理列表，可查看到此账号的委托配置信息。 步骤2：订阅模型 “商超商品识别”的模型共享在AI
AscendCloud-6.3.909-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：
-Token的值）。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id 否 String 工作空间id。 support_app_code 否 Boolean 是否支持APP CODE。 auth_type 否 String API的认证方式。 枚举值如下：
本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 准备工作 准备一套可以连接外部网络，装有Linux系统并安装18.09.7及以上版本docker的虚拟机或物理机用作镜像构建节点，以下称“构建节点”。 可以通过执行docker
填写Notebook基本信息，包含名称、描述、是否自动停止，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”
type字段未填写，则表示默认使用"TensorFlow"。 如果您构建的工作流对注册的模型类型没有修改的需求，则按照上述示例使用即可。 如果您构建的工作流需要多次运行可以修改模型类型，则可使用占位符参数的方式进行编写： model_type = wf.Placeholder(n
控制等功能，可以帮助您安全的控制云服务资源的访问。如果华为账号已经能满足您的要求，不需要通过IAM对用户进行权限管理，您可以跳过本章节，不影响您使用ModelArts服务的其他功能。 IAM是提供权限管理的基础服务，无需付费即可使用，您只需要为您账号中的资源进行付费。 通过IAM
填写Notebook基本信息，包含名称、描述、是否自动停止，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”
Server在日常操作与维护过程中涉及的高危操作，需要严格按照操作指导进行，否则可能会影响业务的正常运行。 高危操作风险等级说明： 高：对于可能直接导致业务失败、数据丢失、系统不能维护、系统资源耗尽的高危操作。 中：对于可能导致安全风险及可靠性降低的高危操作。 低：高、中风险等级外的其他高危操作。 表1
逐个替换模型，检测有问题的模型 该方式主要是通过模型替换，先定位出具体哪个模型引入的误差，进一步诊断具体的模型中哪个算子或者操作导致效果问题，模型替换原理如下图所示。通过设置开关选项（是否使用onnx模型），控制模型推理时，模型使用的是onnx模型或是mindir的模型。 图1 精度诊断流程 一般
多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如，智慧交通项目中，在获得训练好的模型后，需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署，需要一次性部署到不同规格、不同厂商的摄像机上，这是一项非常耗时、费力的巨大工程，ModelArts支持将训练好的模型一键
部署边缘服务时，使用到IEF纳管的边缘节点，就需要用户给ModelArts的委托赋予Tenant Administrator权限，否则将无法成功部署边缘服务。具体可参见IEF的权限说明。 处理方法1 在ModelArts管理控制台，选择“权限管理”。 在用户名对应的“授权内容”列，单击“查
Gallery，单击右上角“我的Gallery > 我的资产 > 模型”，进入“我的模型”页面。 选择“我的订阅”页签，进入个人订阅的模型列表。 在模型列表选择需要推送的模型，单击“应用控制台”列的服务名称将模型推送至不同应用控制台。 图2 选择应用控制台 如果订阅的是ModelArts模
上传单个文件到指定仓库目录 上传整个文件夹 准备工作 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_cl
在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态，向服务发起推理请求，预测失败。 原因分析及处理方法 服务预测需要经过客户端、外部网络、APIG、Dispatch、模型服务多个环节。每个环节出现都会导致服务预测失败。 图1 推理服务流程图 出现APIG.XXXX类型的报错，表示请求在APIG（API网关）出现问题而被拦截。
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。
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