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    训练好的ai模型 更多内容
  • 更新模型服务的单个属性

    更新模型服务单个属性 功能介绍 更新模型服务单个属性,目前只支持instance_count(更新模型服务实例数量),仅运行中、告警、异常状态下在线服务可以执行该操作。 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

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  • 调用MaaS部署的模型服务

    每个输出序列要生成最大Tokens数量。 top_k 否 -1 Int 控制要考虑前几个Tokens数量整数。设置为“-1”表示考虑所有Tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑前几个Tokens累积概率浮点数。 取值范围:0~1

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  • 资源变更的消息通知模型

    资源变更消息通知模型 资源变更消息通知模型 表1 资源变更消息通知模型 参数 参数类型 描述 notification_type String 消息通知类型。此处消息通知类型为“ResourceChanged”。 notification_creation_time String

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  • 基于MindSpore Lite的模型转换

    tShape,用于模型格式编译与转换,可以在netron官网进行查看,或者对于模型结构中输入进行shape打印,并明确输入batch。 一般来说,推理时指定inputShape是和用户业务及推理场景是紧密相关,可以通过原始模型推理脚本或者网络模型进行判断。需要把N

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  • 删除未使用的模型定义

    删除未使用模型定义 功能介绍 清理未使用模型定义。 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 DELETE https://localhost.com/v1

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  • AI

    AI 开始人脸检测 停止人脸检测 获取人脸图像 父主题: 配置类

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  • ai

    ai_watchdog_detection_warnings 表1 ai_watchdog_detection_warnings参数 参数 类型 描述 event text 事件名称。 cause text 事件原因。 details text 事件详情。 time timestamp

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  • ai

    cpu_usage:CPU使用率,上限100。 disk_io:两个采集间隔内磁盘IO延迟。 network_io:两个采集间隔内网络IO延迟。 threadpool_usage:线程池使用率。 threadpool_hang_rate:线程池group处于hang状态比例。 max_length int 采集队列长度。

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  • NLP大模型训练流程与选择建议

    盖广泛领域和语言表达方式,帮助模型掌握广泛知识。 适合广泛应用:经过预训练后,模型可以理解自然语言并具备通用任务基础能力,但还没有针对特定业务场景进行优化。预训练后模型主要用于多个任务底层支持。 通过使用海量互联网文本语料对模型进行预训练,使模型理解人类语言基本结构。

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  • 在模型广场查看模型

    ”或“部署”,可以直接使用模型进行推。 当按钮置灰时,表示模型不支持该任务。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持模型清单,模型详细信息请查看界面介绍。 表1 模型广场模型系列介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成

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  • 使用AI Gallery SDK构建自定义模型

    成(NLG)任务SOTA模型开发与应用。 支持模型结构框架 AI GalleryTransformers库支持开源模型结构框架如表1所示。 表1 支持模型结构框架 模型结构 PyTorch MindSpore GPU 昇腾 Llama 支持 不支持 支持 支持 Bloom

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  • 场景介绍

    文档。 本文档中模型运行环境是ModelArts Lite DevServer。 镜像适配Cann版本是cann_8.0.rc2。 确保容器可以访问公网。 训练支持模型列表 本方案支持以下模型训练,如表1所示。 表1 支持模型 序号 支持模型 支持模型参数量 1 llama2

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  • 删除iDEE业务面上的模型

    删除iDEE业务面上模型 模型不再使用时,可通过删除功能,将模型彻底删除。删除后模型不可恢复,请谨慎操作。 前提条件 已获取具有相应角色权限账号和密码。 删除模型 登录iDEE控制台。 在“几何数据转换服务”所在行,单击“访问服务网址”,进入iDEE业务面。 在左侧导航栏中,单击“工作台”,进入“工作台”页面。

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  • 场景介绍

    略优化”技巧来避免过大策略更新,从而减少了训练过程中不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning):是一种利用有标签数据进行模型训练方法。 它基于一个预先训练好模型,通过调整模型参数,使其能够更好地拟合特定任务数据分布。

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  • AI

    AI 人脸检测结果 消息名称 MSG_AI_FACE_DETECTION_RESULT 功能描述 启动人脸检测功能后,通过该消息上报人脸检测结果列表,列表中包含 人脸识别 ID及坐标信息,最多支持同时识别十人。 是否自动推送 是 subMsgID 预留 Param1 预留 Param2

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  • AI

    AI 企业智慧屏音幕、声源定位、Auto-Framing是否是终端独立能力,与入驻式平台版本有关联么? 如何实现人脸识别功能? 如何实现人脸唤醒功能? AI多模态会议纪要和实时字幕翻译怎么实现? 父主题: 产品规格

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  • ai

    大耗时。 ai_watchdog_used_memory_kb:本功能当前内存使用。 ai_watchdog_detection_times:已检测次数。 enable_self_healing:发现问题后是否可以自愈。 oom_detected_times:已检测到OOM次数。

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  • ai

    大耗时。 ai_watchdog_used_memory_kb:本功能当前内存使用。 ai_watchdog_detection_times:已检测次数。 enable_self_healing:发现问题后是否可以自愈。 oom_detected_times:已检测到OOM次数。

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  • AI

    AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题: 系统表

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  • 开发用于预置框架训练的代码

    训练输出至指定训练输出路径,请保证您设置桶路径有写入权限和读取权限。 在ModelArts中,训练代码需包含以下步骤: (可选)引入依赖 当您使用自定义脚本创建算法时候,如果您模型引用了其他依赖,您需要在“算法管理 > 创建算法”“代码目录”下放置相应文件或安装包。

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  • MaaS使用场景和使用流程

    显著缩短了从模型开发到部署周期,确保了模型在各类应用场景下高性能表现,让客户能够更加聚焦于业务逻辑与创新应用设计。 资源易获取,按需收费,按需扩缩,支撑故障快恢与断点续 企业在具体使用大模型接入企业应用系统时候,不仅要考虑模型体验情况,还需要考虑模型具体精度效果,和实际应用成本。

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