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"input": "人类输入（选填）", "output": "模型回答（必填）", "system": "系统提示词（选填）", "history": [ ["第一轮指令（选填）", "第一轮回答（选填）"]
dSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 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/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
wen/Qwen-VL-Chat", "SimSun.ttf")# if FONT_PATH is None: # if not os.path.exists("SimSun.ttf"): # ttf = requests.get("https://qianwen-res
wen/Qwen-VL-Chat", "SimSun.ttf")# if FONT_PATH is None: # if not os.path.exists("SimSun.ttf"): # ttf = requests.get("https://qianwen-res
"2024-01-29T09:28:26Z", "labels" : { "os.modelarts.node/cluster" : "dly-lite", "os.modelarts.node/nodepool" : "nodepool-1"
音频（声音分类、语音内容、语音分割） 文本（文本分类、命名实体、文本三元组） 视频 参数填写无误后，单击页面右下角“创建”。 标注作业创建完成后，系统自动跳转至数据标注管理页面，针对创建好的标注作业，您可以执行智能标注、发布、修改和删除等操作。 图片（图像分类、物体检测、图像分割） 图2
s的Notebook开发环境中，调试和运行代码。 对于使用本地IDE的开发者，由于本地资源限制，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的资源服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。 而ModelArts的Notebook的优势是即开即用，它预先装好了不同的AI引擎，并
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 确保Notebook内通网，已通网可以跳过这一步，未通网需
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 确保容器内通网，未通网需要配置$config_proxy_
启动入口文件run.sh需要自定义。示例如下： #!/bin/bash # 自定义脚本内容 ... # run.sh调用app.py启动服务器，app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设置启动命令，您也可以在镜像中自定义启动命令，在创建模型时填写与您镜像中相同的启动命令。
dSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 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/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
dSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 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/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.3框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Lite k8s Cluster环境，具体参考准备环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Cluster和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保集群可以访问公网。
return json.loads(os.getenv(ENV_AG_USER_PARAMS)) def _process_input_data(image_processor): # 加载数据集 dataset_path = os.getenv(ENV_AG_DATASET_DIR)
cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/os-public-repo/bert_pretrain_mindspore:v1 docker tag swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/os-public-repo/bert_pretrain_mindspore:v1
文件，OBS接口不支持直接调用，需要分多个线程分段复制，目前OBS侧服务端超时时间是30S，可以通过如下设置减少进程数。 # 设置进程数 os.environ['MOX_FILE_LARGE_FILE_TASK_NUM']=1 import moxing as mox # 复制文件
无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 apiVersion String 资源版本。可选值如下： os.modelarts.xxxxx/v2 kind String 资源类型。可选值如下： PoolMetricsList items Array
径。 检查使用的资源是否为CPU，CPU的“/cache”与代码目录共用10G，可能是空间不足导致，可在代码中使用如下命令查看磁盘大小。 os.system('df -hT') 磁盘空间满足，请执行5。 磁盘空间不足，请您使用GPU资源。 如果是在Notebook使用MoXing
py并将此脚本作为“启动文件”。这样启动的作业将会持续运行60分钟。您可通过Cloud Shell进入容器进行调试。 sleep.py示例： import os os.system('sleep 60m') 图4 预置框架启动方式 如果训练作业使用的是自定义镜像 在创建训练作业时，“创建方式”选择“自
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本
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