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方式三：使用Python语言发送预测请求 下载Python SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Python环境中集成API请求签名的SDK。 创建请求体，进行预测请求。
方式二：使用Java语言发送预测请求 下载Java SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Java环境中集成API请求签名的SDK 创建Java类，进行预测请求。
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可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。 其它注意事项 默认500step保存一个checkpoint，可以通过在启动脚本里添加参数--checkpointing_steps=num修改。
如果选择付费资源，则请确认账号未欠费，且余额高于所选计算规格的收费标准，否则可能会导致AI Gallery工具链服务异常中断。AI Gallery的计算规格的计费说明请参见计算规格说明。 作业参数配置完成后，单击“启动作业”。
本文档主要使用ascendcloud-aigc-poc-sdxl-finetune文件夹中的文件，请利用OBS Browser+工具将文件夹中内容上传至OBS的代码文件夹code中。
本文档主要使用aigc_train->torch_npu->diffusers下的部分文件，请利用OBS Browser+工具将文件夹中内容上传至OBS的代码文件夹code中。
使用ModelArts VSCode插件调试训练ResNet50图像分类模型 MindSpore VS Code Toolkit工具 目标检测 本案例以Ascend Model Zoo为例，介绍如何通过VS Code插件及ModelArts Notebook进行云端数据调试及模型开发
配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理，基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量： export LLM_TOOLS_PATH=${root_path_of_AscendCloud-LLM}/llm_tools
该类可用于执行AI Gallery工具链服务，此处以文本问答(Question Answering)的任务类型为例： class NewBertForQuestionAnswering(NewBertPreTrainedModel): def __init__(self,
OBS并行文件系统场景下使用MindInsight/TensorBoard可视化工具。
可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。
cp37m-linux_x86_64.whl \ /tmp/torchaudio-0.8.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl # 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim和curl 工具
cp37m-linux_x86_64.whl \ /tmp/torchaudio-0.8.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl # 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim和curl 工具
表4 镜像配置参数说明 参数名称 说明 镜像 公共镜像 常见的标准操作系统镜像，所有用户可见，包括操作系统以及预装的公共应用（SDI卡驱动、bms-network-config网络配置程序、Cloud-init初始化工具等）。请根据您的实际需要自助配置应用环境或相关软件。
/dog_cat_1w obs://${your_obs_buck}/demo/ -f -r OBS支持多种文件上传方式，当文件少于100个时，可以在OBS Console中上传，当文件大于100个时，推荐使用工具，推荐OBS Browser+（win）、obsutil（linux
新闻分析工具： 为分析师提供自动分类的新闻数据，便于进行市场趋势和热点分析。 方案流程 图1 方案实现流程 准备数据集：获取新闻数据集，并上传到OBS。 创建模型：选择Qwen2-7B基础模型，使用推荐权重创建个人专属模型。 调优模型：使用不同的调优参数去训练模型。
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