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在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以针对该引擎构建自定义镜像,并将镜像导入ModelArts,创建为模型。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成模型的创建,并部署成在线服务。 操作流程如下: 本地构建镜像:在本地制作自定义镜像包
使用MaaS调优模型 在ModelArts Studio大模型即服务平台完成模型创建后,可以对模型进行调优,获得更合适的模型。 场景描述 从“我的模型”中选择一个模型进行调优,当模型完成调优作业后会产生一个新的模型,呈现在“我的模型”列表中。 约束限制 表1列举了支持模型调优的模型
创建多机多卡的分布式训练(DistributedDataParallel) 本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。并提供了分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例。同时还针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务,给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例
安装Gallery CLI配置工具 场景描述 Gallery CLI配置工具支持将AI Gallery仓库的资产下载到云服务端,便于在云服务本地进行训练、部署推理。 Gallery CLI配置工具支持将单个超过5GB的文件从本地上传至AI Gallery仓库中。 约束限制 Gallery
在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类 仅“华东二”区域支持使用ModelArts Studio大模型即服务平台(MaaS)。 MaaS是白名单功能,如果有试用需求,请先申请权限。 应用场景 在数字化时代,新闻的生成与传播速度不断刷新记录。在ModelArts