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创建可视化作业 功能介绍 创建可视化作业。 该接口为异步接口，作业状态请通过查询可视化作业列表与查询可视化作业详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/visualization-jobs 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明
部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 若需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用
al中通过执行git clone https://github.com/jupyterlab/extension-examples.git测试网络连通情况。 图6 Clone仓库失败 如果克隆时遇到Notebook当前目录下已有该仓库，系统给出提示仓库名称重复，此时可以单击“覆盖”继续克隆仓库，也可以单击取消。
使用Notebook将OBS数据导入云硬盘EVS 打开已创建的Notebook实例，选择Notebook的python-3.9.10，即可编辑Untitled.ipynb文件。编写以下代码，并运行Untitled.ipynb文件（用于将OBS中的数据导入至云硬盘EVS）。 import moxing as mox
包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。如需保留之前权重格式，请在转换前备份。 python convert_awq_to_npu
监控数据，不支持完整的端到端服务运维设置。 实施步骤 以出行场景的司乘安全算法为例，介绍使用ModelArts进行流程化服务部署和更新、自动化服务运维和监控的实现步骤。 图3 司乘安全算法 将用户本地开发完成的模型，使用自定义镜像构建成ModelArts Standard推理平台
AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，需要进行权重转换。 进入llm_tools代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。如需保留之前权重格式，请在转换前备份。 python a
proxy_pass http://127.0.0.1:8501; } } 准备启动脚本。 启动前先创建ssl证书，然后启动TFServing的启动脚本。 启动脚本run.sh示例代码如下： #!/bin/bash mkdir -p /etc/nginx/ssl/server
输入来源发现是torch.randint()函数在device侧随机初始化（下图第214行），由于device侧随机性无法通过seed等自动化方式固定，先通过切换CPU侧计算初始化之后再切回device侧。在train.py中做如下图第215行代码修改。 重新训练Dump比对分析
|──src/acs_train_solution/ # 训练运行包 |──intall.sh # 安装脚本 |——dependences.yaml # 需要的三方依赖包的版本和下载地址 |──scripts_llamafactory/
D不匹配的情况。 如果上述方法还出现了错误，可以去notebook里面调试打印CUDA_VISIBLE_DEVICES变量，或者用以下代码测试，查看结果是否返回的是True。 import torch torch.cuda.is_available() 建议与总结 在创建训练作业
4：表格 6：视频 9：自由格式 sample_usage String 样本用处。可选值如下： TRAIN：训练 EVAL：验证 TEST：测试 INFERENCE：推理 source String 样本数据源地址，通过调用样本列表接口获取。 worker_id String 团队标注的成员ID。
net.ipv4.ip_forward 构建自定义镜像。 基于官方提供的基础镜像构建自定义镜像sdxl-train:0.0.1。参考如下命令编写Dockerfile文件。镜像地址{image_url}请参见获取软件和镜像。 FROM {image_url} RUN mkdir /
包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。如需保留之前权重格式，请在转换前备份。 python convert_awq_to_npu
平台结合与100+客户适配、调优开源大模型的行业实践经验，沉淀了大量适配昇腾，和调优推理参数的最佳实践。通过为客户提供一键式训练、自动超参调优等能力，和高度自动化的参数配置机制，使得模型优化过程不再依赖于手动尝试，显著缩短了从模型开发到部署的周期，确保了模型在各类应用场景下的高性能表现，让客户能够更加聚焦于业务逻辑与创新应用的设计。
/home/ma-user/coco # 进入到对应目录 # cd /home/ma-user/work/${YOLOX在SFS上的路径} # 安装环境并执行脚本 # /home/ma-user/anaconda3/envs/pytorch/bin/pip install -r requirements
自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布
有该参数。 “代码目录” 训练作业代码目录所在的OBS路径。 您可以单击代码目录后的“编辑代码”，在“OBS在线编辑”对话框中实时编辑训练脚本代码。当训练作业状态为“等待中”、“创建中”和“运行中”时，不支持“OBS在线编辑”功能。 说明： 当您使用订阅算法创建训练作业时，不支持该参数。
自动续费 自动续费可以减少手动续费的管理成本，避免因忘记手动续费而导致ModelArts中专属资源池不能使用。自动续费的规则如下所述： 以专属资源池的到期日计算第一次自动续费日期和计费周期。 专属资源池自动续费周期以您选择的续费时长为准。例如，您选择了3个月，专属资源池即在每次到期前自动续费3个月。
manylinux2014_aarch64.whl ├── pip.conf └── Ubuntu-Ports-bionic.list 编写容器镜像Dockerfile文件。 在context文件夹内新建名为Dockerfile的空文件，并将下述内容写入其中。 # 容器镜像构建主机需要连通公网
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