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自动标注的算法类型。可选值如下： fast：快速型，仅使用已标注样本进行训练 accurate：准确型，除已标注样本外，会额外使用未标注的样本做半监督训练 ambiguity 否 Boolean 是否通过图片模糊度来聚类。 annotation_output 否 String 主动学习标注结果输出路径。
发布数据 在AI Gallery中，您可以将个人数据集分享给他人使用。 ModelArts数据管理模块在重构升级中，对未使用过数据管理的用户不可见。建议新用户选择发布OBS或本地的数据集。 前提条件 本地或对象存储服务（OBS）中已准备好待发布的数据集，或ModelArts的数据集列表存在待发布的数据集。
FlUX.1基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.912） Flux是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。官方提供了三个版本：FLUX.1-pro、FLUX.1-dev和FLUX.1-schnell。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts
投机小模型训练 步骤五：训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式 如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考推理模型量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs
--input_text [MASK]京是中国的[MASK]都。 infer.py是NPU上使用MindSpore Lite推理的样例，不同业务场景需根据实际情况做相应修改。infer.py文件预置在AscendCloud-CV-6.3.910-xxx.zip软件包中。 infer.py中包含使用MindSpore
（必须是“迭代次数|loss|吞吐”），才能在此处正常查看吞吐和“训练LOSS”曲线。 训练LOSS 训练阶段的LOSS变化，模型在日志里用LOSS关键词记录数据，按照训练迭代周期记录LOSS值。 微调产物说明 模型微调完成后，会得到一个新模型，即微调产物。 在微调大师页面，单击
具体可参考Eagle投机小模型训练章节中的步骤五：训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式。 如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考推理模型量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs
查询所有Notebook实例列表 功能介绍 查询所有Notebook实例列表，用户可按需查询满足条件的Notebook实例列表。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
查询Notebook实例列表 功能介绍 查询Notebook实例列表，用户可按需查询满足条件的Notebook实例列表。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
SD3.5基于Lite Server适配PyTorch NPU的推理指导（6.3.912） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。 本文基于diffusers和comfyui两个框架进行适配。 方案概览
查询模型详情 查询当前模型对象的信息。 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：根据导入模型生成的模型对象进行模型详情查询 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts
生成的训练所需数据的输出地址 --end_num int 生成的训练数据总条数 --npu_indices str 使用哪些NPU进卡行数据生成，用逗号隔开，如"0,1,2,3,4,5,6,7" --used_npus int 拉起的每个py脚本使用几个NPU，如果为70b则填写4或8，7b
推理专属预置镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像，用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10
ascendfactory-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <exp_name> 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendFactory;
率，改善推理服务的性能。 当从第三方推理框架迁移到使用ModelArts推理的模型管理和服务管理时，需要对原生第三方推理框架镜像的构建方式做一定的改造，以使用ModelArts推理平台的模型版本管理能力和动态加载模型的部署能力。本案例将指导用户完成原生第三方推理框架镜像到Mode
通过Token认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”，则表示在线服务已部署成功，部署成功的在线服务，将为用户提供一个可调用的API，此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前，需要对此API进行调测，您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求： 方
多模态 什么是多模态 多模态（Multimodality）是集成和处理两种或两种以上不同类型的信息或数据的方法和技术。具体来说，在机器学习和人工智能领域，多模态涉及的数据类型通常包括但不限于文本、图像、视频、音频和传感器数据。 多模态的主要目标是利用来自多种模态的信息来提升任务的
sh install.sh modellink; sh ./scripts_modellink/dev_pipeline.sh 使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendFactory;
sh; ascendfactory-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <exp_name> 使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendFactory;
ModelArts最佳实践案例列表 在最佳实践文档中，提供了针对多种场景、多种AI引擎的ModelArts案例，方便您通过如下案例快速了解使用ModelArts完成AI开发的流程和操作。 DeepSeek模型推理场景 表1 样例 场景 说明 DeepSeek模型基于ModelArts
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