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TEXT：文本 AUDIO：音频 TABLE：表格 VIDEO：视频 PLAIN：自由格式 dataset_type 否 Integer 根据数据集类型查询数据集列表，与data_type参数二选一。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组
Manifest文件可以由用户、第三方工具或ModelArts数据标注生成，其文件名没有特殊要求，可以为任意合法文件名。为了ModelArts系统内部使用方便，ModelArts数据标注功能生成的文件名由如下字符串组成：“DatasetName-VersionName.manifes
在“鉴权管理”页面，单击“创建API Key”，填写描述信息后，单击“确认”会返回“您的密钥”，请复制保存密钥，单击“关闭”后将无法再次查看密钥。 最多支持创建5个密钥，密钥只会在新建后显示一次，请妥善保存。 当密钥丢失将无法找回，请新建API Key获取新的访问密钥。 步骤2：调用MaaS模型服务进行预测
准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
0829092203-4ccf328 镜像发布到SWR，从SWR拉取 固件驱动：23.0.6 CANN：cann_8.0.rc3 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0、pytorch_2.2.0 MindSpore：MindSpore 2.3.0
0.0为8镜像构建脚本中设置的镜像地址。 “架构”：选择X86_64 “类型”：选择CPU 图7 注册镜像 注册完成后，可以在镜像管理页面查看到注册成功的镜像。 Step3 在Notebook中变更镜像并调试 使用制作完成的自定义镜像进行推理服务调试，调试成功后再导入到ModelArts的模型中并部署为在线服务。
为异步推理模型，设置服务启动参数，配置完成后直接单击继续运行即可。 其中服务启动参数与您选择的异步推理模型相关，选择了需要的模型及版本后，系统会自动匹配响应的服务启动参数。 父主题： 创建Workflow节点
静态shape，并且打开--optimize参数指定“ascend_oriented”能够获得更好的常量折叠优化效果。inputShape查看方法请见转换关键参数准备。 Ascend Optimization Engine converter_lite --modelFile=resnet50
SkuInfo 参数 参数类型 描述 code String 计费码。 period String 计费时期。 queries_limit Long 查询次数。 price Float 价格。 请求示例 更新工作流信息 PUT https://{endpoint}/v2/{project_i
--hf-num-gpus：需要使用的卡数。 --batch-size：推理每次处理的输入数目。 -w：存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
模型的最大输出长度 --hf-num-gpus, 需要使用的卡数 --batch-size, 推理每次处理的输入数目 -w 存放输出结果的目录 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
String MRS集群ID。可登录MRS控制台查看。 cluster_mode 否 String MRS集群运行模式。可选值如下： 0：普通集群 1：安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String
--hf-num-gpus：需要使用的卡数。 --batch-size：推理每次处理的输入数目。 -w：存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
--hf-num-gpus：需要使用的卡数。 --batch-size：推理每次处理的输入数目。 -w：存放输出结果的目录。 步骤二：查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
--hf-num-gpus：需要使用的卡数。 --batch-size：推理每次处理的输入数目。 -w：存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
--hf-num-gpus：需要使用的卡数。 --batch-size：推理每次处理的输入数目。 -w：存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
--hf-num-gpus：需要使用的卡数。 --batch-size：推理每次处理的输入数目。 -w：存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
#检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
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