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Step5 在ModelArts上创建Notebook并调试 将上传到SWR上的镜像注册到ModelArts的镜像管理中。 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“镜像管理 ”,单击“注册镜像”,根据界面提示注册镜像。注册后的镜像可以用于创建Notebook。
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。
图1 基于OBS+SFS Turbo的华为云AI云存储解决方案 OBS + SFS Turbo存储加速的具体方案请查看: 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。
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。
详细步骤如下所示: 前提条件 Step1 创建OBS桶和文件夹 Step2 创建数据集并上传至OBS Step3 准备训练脚本并上传至OBS Step4 准备镜像主机 Step5 制作自定义镜像 Step6 上传镜像至SWR服务 Step7 在ModelArts上创建训练作业 前提条件 已注册华为账号并开通华为云
inputShape查看方法请见转换关键参数准备。
可选值如下: IMAGE:图像 TEXT:文本 AUDIO:音频 TABLE:表格 VIDEO:视频 PLAIN:自由格式 dataset_type 否 Integer 根据数据集类型查询数据集列表,与data_type参数二选一。
queries_limit Long 查询次数。 price Float 价格。
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。
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。
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。
图5 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)
图5 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)
可登录MRS控制台查看。 cluster_mode 否 String MRS集群运行模式。可选值如下: 0:普通集群 1:安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。
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。
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。
输出目录管理:开发者在编辑开发工作流时可以对所有的输出路径做统一管理,用户无需手动创建输出目录,只需要在工作流运行前配置存储根路径,并且可以根据开发者的目录编排规则在指定目录下查看输出的数据信息。此外同一个工作流的多次运行支持输出到不同的目录下,对不同的执行做了很好的数据隔离。