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te”的授权项,该接口才能调用成功。 支持的授权项 策略包含系统策略和自定义策略,如果系统策略不满足授权要求,管理员可以创建自定义策略,并通过给用户组授予自定义策略来进行精细的访问控制。策略支持的操作与API相对应,授权项列表说明如下: 权限:允许或拒绝某项操作。 对应API接口:自定义策略实际调用的API接口。
per-channel Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?s
配置需要使用的NPU卡,例如:实际使用的是第1张和第2张卡,此处填写为“0,1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 通过命令npu-smi info查询NPU卡为容器中的第几张卡。例如下图查询出两张卡,如果希望使用第一和第二张卡,则“export ASCEN
资产下架后,已订阅该资产的用户可继续正常使用,其他用户将无法查看和订阅该资产。 图6 下架资产 资产下架成功后,操作列的“下架”会变成“上架”,您可以通过单击“上架”将下架的资产重新共享到AI Gallery中。 父主题: 发布分享
LabelAttribute 参数 参数类型 描述 default_value String 标签属性默认值。 id String 标签属性ID。可通过调用标签列表查询。 name String 标签属性名称。不能超过64个字符,不能包含字符!<>=&"'。 type String 标签属性类型。可选值如下:
per-channel 步骤一 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?s
配置需要使用的NPU卡,例如:实际使用的是第1张和第2张卡,此处填写为“0,1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 通过命令npu-smi info查询NPU卡为容器中的第几张卡。例如下图查询出两张卡,若希望使用第一和第二张卡,则“export ASCEND
per-channel Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?s
per-channel 步骤一 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?s
配置需要使用的NPU卡,例如:实际使用的是第1张和第2张卡,此处填写为“0,1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 通过命令npu-smi info查询NPU卡为容器中的第几张卡。例如下图查询出两张卡,如果希望使用第一和第二张卡,则“export ASCEN
配置CES云监控和SMN消息通知使用权限。ModelArts推理部署的在线服务详情页面内有调用次数详情,单击可查看该在线服务的调用次数随时间详细分布的情况。如果想进一步通过CES云监控查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况,需要给子账号授予CES权限。 如果只是查看监控,给子账号授予CES
为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 数据上传至OBS 在本文档中,采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。 上传OBS的文件规范: 文件名规范:不能有+、空格、制表符。 如不需要提前上传训练数据,请创建一个
名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值)。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型
确认参数填写无误后,单击“创建”,完成数据处理任务的创建。 数据校验算子说明(MetaValidation算子) ModelArts的数据校验通过MetaValidation算子实现。当前ModelArts支持jpg、jpeg、bmp、png四种图片格式。物体检测场景支持xml标注格
kubectl apply -f config.yaml 启动后,可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动,则状态为:Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作业日志信息,可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_nam
异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状
kubectl apply -f config.yaml 启动后,可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动,则状态为:Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作业日志信息,可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_nam
则为空,默认值为空。 source_type 否 String 模型来源的类型,当前仅可取值auto,用于区分通过自动学习部署过来的模型(不提供模型下载功能);用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型,取值为:Tenso
kubectl apply -f config.yaml 启动后,可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动,则状态为:Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作业日志信息,可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_nam
异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状