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首先，需要在配置文件中，定义自己的依赖包，详细示例请参见使用自定义依赖包的模型配置文件示例。然后通过如下示例代码，实现了“saved_model”格式模型的加载推理。 当前推理基础镜像使用的python的logging模块，采用的是默认的日志级别Warning，即当前只有warning级别的
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
将模型部署为实时推理作业 实时推理的部署及使用流程 部署模型为在线服务 访问在线服务支持的认证方式 访问在线服务支持的访问通道 访问在线服务支持的传输协议 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
subprocess” 问题现象 在使用pytorch启动多进程的时候，出现如下报错： RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess 原因分析 出现该问题的可能原因如下： multiprocessing启动方式有误。
训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b
训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b
00:00（北京时间）用AI开发平台ModelArts的新版数据集全面替代旧版数据集，旧版数据集正式下线。 下线范围 下线区域：华北-北京四（其他区域已下线） 受影响服务 ModelArts旧版数据集。 下线影响 正式下线后，所有用户将无法使用旧版数据集。为了避免影响您的业务，建议您在2024/10/30
在ModelArts控制台总览页，支持查看生产概况、资源占用情况、训练作业资源利用情况。您可以单击生产概况的链接、资源池名称、训练作业，跳转到对应界面查看更多详情。 图1 总览页查看监控信息 在总览页查看全部事件时，如果顶部事件总数和底部的“总条数”数量不一致，请刷新重试。 在各模块资源监控页签查看ModelArts监控指标
【下线公告】华为云ModelArts服务模型转换下线公告 【下线公告】华为云ModelArts旧版自动学习下线公告 【下线公告】华为云ModelArts自动学习模块的文本分类功能下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务旧版数据集下线公告 【下线公告】华为云ModelArts MindStudio/ML
gInput的列表 outputs 数据集标注节点的输出列表 是 LabelingOutput或者LabelingOutput的列表 properties 数据集标注相关的配置信息 是 LabelTaskProperties title title信息，主要用于前端的名称展示 否
获取自动化搜索作业yaml模板的内容 功能介绍 获取自动化搜索作业yaml模板的内容。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{projec
训练代码文件会在训练作业启动的时候被系统自动下载到训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中，“demo-code”为存放代码目录的最后一级OBS目录。例如，“代码目录”选择的是“/test/code”，则训练代码文件会被下载到训练容器的“${MA_JOB_DIR}/code”目录中。
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
单个续费：在资源页面找到需要续费的资源，单击操作列的“续费”。 图1 单个续费 批量续费：在资源页面勾选需要续费的资源，单击列表左上角的“批量续费”。 选择资源的续费时长，判断是否勾选“统一到期日”，将资源的到期时间统一到各个月的某一天（详细介绍请参见统一包年/包月资源的到期日）。确认配置费用后单击“去支付”。
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