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OBS挂载仅开放对挂载目录文件新增、查看、修改功能,如果需要删除文件请到OBS并行文件系统中手动删除。 健康检查接口示例如下。
{image_id} 为docker镜像的ID,即第四步中生成的新镜像id,在宿主机上可通过docker images查询得到。 进入容器。
{image_id} 为docker镜像的ID,即第四步中生成的新镜像id,在宿主机上可通过docker images查询得到。 进入容器。
工作流第一次运行建议填写新的模型名称,后续运行会自动在该模型上新增版本") # 模型注册 model_step = wf.steps.ModelStep( name="model_step", title="模型注册", inputs=[wf.steps.ModelInput
执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code:获取方式见访问在线服务(APP认证)。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。
部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code:获取方式见访问在线服务(APP认证)。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。
执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。 model_algorithm 否 String 模型算法,从配置文件读取,可不填。
获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。 os.modelarts/name String 用户指定的pool名称。
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 配置环境变量。 export DEFER_DECODE=1 # 是否使用推理与Token解码并行;默认值为1表示开启并行,取值为0表示关闭并行。
假设您计划购买包年/包月的专属资源池,可在ModelArts控制台“专属资源池 > 弹性集群 > 资源池”中,单击“创建”,选择“计费模式”为“包年/包月”,在页面左下角查看所需费用。费用指的是专属资源池根据所选配置计算的费用。
单击用户创建的SFS Turbo,查看基本信息图4,找到并复制挂载命令。 在ECS的终端中粘贴SFS Turbo挂载命令,完成挂载。 挂载完成后,可通过后续的步骤获取到代码和数据,并上传至/mnt/sfs_turbo路径下。
在“鉴权管理”页面,单击“创建API Key”,填写描述信息后,单击“确认”会返回“您的密钥”,请复制保存密钥,单击“关闭”后将无法再次查看密钥。 最多支持创建5个密钥,密钥只会在新建后显示一次,请妥善保存。 当密钥丢失将无法找回,请新建API Key获取新的访问密钥。
训练容器环境变量详细介绍可参考查看训练容器环境变量。 通过obsutils,将代码文件夹放到OBS上,然后通过OBS将代码传至SFS相应目录中。 在SFS中将代码文件Swin-Transformer-main设置归属为ma-user。
单击用户创建的SFS Turbo,查看基本信息图4,找到并复制挂载命令。 在ECS的终端中粘贴SFS Turbo挂载命令,完成挂载。 挂载完成后,可通过后续的步骤获取到代码和数据,并上传至/mnt/sfs_turbo路径下。
JupyterLab是一个交互式的开发环境,是Jupyter Notebook的下一代产品,可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。 父主题: Standard功能介绍
数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下,查找到summmary目录,有txt和csv两种保存格式。
数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下,查找到summmary目录,有txt和csv两种保存格式。