config.json 更多内容
  • 准备权重

    obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建,此处仅为举例。 ├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt

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  • 准备权重

    obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建,此处仅为举例。 ├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt

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  • 准备权重

    obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建,此处仅为举例。 ├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt

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  • AI应用的自定义镜像制作流程

    {"mnist_result": 7} (可选)健康检查接口 如果在滚动升级时要求不中断业务,那么必须在config.json文件中配置健康检查的接口,供ModelArts调用,在config.json文件中配置。当业务可提供正常服务时,健康检查接口返回健康状态,否则返回异常状态。 如果要实现无损滚动升级,必须配置健康检查接口。

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  • 准备权重

    权重文件可能变化,以下仅为举例): obs://<bucket_name>/model/llama-2-13b-hf/ ├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt

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  • 准备权重

    能变化,以下仅为举例): obs://<bucket_name>/model/llama-2-13b-chat-hf/ ├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt

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  • 推理精度测试

    的/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下: benchmark_eval ├── config │ ├── config.json # 服务的配置模板,已配置了ma-standard,tgi示例 │ ├── mmlu_subject_mapping.json

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  • 准备权重

    能变化,以下仅为举例): obs://<bucket_name>/model/llama-2-13b-chat-hf/ ├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt

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  • 如何批量将外部仓库导入CodeArts Repo

    info("load config.json, e is %s", e) exit(1) if config.get("repo_api_prefix") is None: log.logger.error("config.json not match

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  • 排查过程

    发现目录下的异常文件(带有xmr或mine的标识)。 查看文件命令:ll -art 查询木马路径:pwd 查询文件中是否存在异常地址:strings +文件名(如config.json)+ |grep xmr 建议重点排查以下目录:/etc为配置文件、/tmp为临时文件、/bin为可执行文件。 用户命令;用到的库

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  • 部署推理服务

    model-len的值必须小于config.json文件中的"seq_length"的值,否则推理预测会报错。config.json存在模型对应的路径下,例如:${container_work_dir}/chatglm3-6b/config.json。 --max-num-bat

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  • 准备代码

    ├──benchmark_eval # 精度评测 ├── config ├── config.json # 请求的参数,根据实际启动的服务来调整 ├── mmlu_subject_mapping.json

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  • 更新服务配置

    dest_path 是 String 批量任务输出结果的OBS路径。 req_uri 是 String 批量任务中调用的推理接口,需要从模型的config.json文件中选取一个api路径用于此次推理 mapping_type 是 String 输入数据的映射类型,可选“file”或“csv”。

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  • 使用AI Gallery SDK构建自定义模型

    # 从目录中加载序列化对象(本地或者是url),配置文件为dir/config.json PretrainedConfig.save_pretrained(dir) # 将配置实例序列化到dir/config.json “PretrainedModel”:预训练模型的基类 包含一个

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  • 导入模型

    必选,pytorch模型保存文件,保存为“state_dict”,存有权重变量等信息。 │ │ ├──config.json 必选:模型配置文件,文件名称固定为config.json,只允许放置一个 │ │ ├──customize_service.py 必选:模型推理代码,

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  • 在Notebook调试环境中部署推理服务

    -model-len的值必须小于config.json文件中的"seq_length"的值,否则推理预测会报错。config.json存在模型对应的路径下,例如:/home/ma-user/work/chatglm3-6b/config.json。 --max-num-batch

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  • Open-Sora-Plan1.0基于DevServer适配PyTorch NPU训练推理指导(6.3.907)

    safetensors和配置文件config.json,并放到weights_inference/65x512x512目录下 3,手动下载vae目录下的权重文件diffusion_pytorch_model.safetensors和配置文件config.json,并放到weights_inference/vae目录下。

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  • 获取长期有效登录指令

    获取的登录指令可在其他机器上使用并登录。 (可选)当您退出仓库时,请使用以下命令删除您的认证信息。 cd /root/.docker/ rm -f config.json (可选)使用history -c命令清理相关使用痕迹,避免隐私信息泄露。 父主题: 镜像管理

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  • 推理前的权重合并转换

    loader:权重转换时要加载检查点的模型名称。 saver:权重转换时加载检查模型保存名称。 # 转换后的权重文件结构 ├── config.json ├── configuration_baichuan.py ├── generation_config.json ├── generation_utils

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  • 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别

    copyfile(os.path.join(the_path_of_current_file, 'infer/config.json'), os.path.join(model_path, 'config.json')) if __name__ == '__main__': main() 在

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  • 执行Docker命令

    骤。 执行login命令时“重启Docker服务”请使用默认选项“不重启”。 当您登录私有仓库时,Docker在.docker/config.json文件中包含私有仓库的有效凭证,该凭证默认使用Base64编码存储,建议您使用docker-credential-pass、gpg对Docker进行安全加固。

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