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管理AI Gallery数据集 编辑数据集介绍 资产发布上架后,准确、完整的资产介绍有助于提升资产的排序位置和访问量,能更好的支撑用户使用该资产。 在数据集详情页,选择“数据集介绍”页签,单击右侧“编辑介绍”。 编辑数据集基础设置和数据集描述。 表1 数据集介绍的参数说明 参数名称
发布和管理AI Gallery项目 在AI Gallery中,您可以将个人开发的Notebook代码免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件,开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台,选择“开发环境
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托管数据集到AI Gallery AI Gallery上每个资产的文件都会存储在线上的AI Gallery存储库(简称AI Gallery仓库)里面。每一个数据集实例视作一个资产仓库,数据集实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如,模型名称为“Test”,则AI Gallery仓
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部署准备 步骤一:检查环境 步骤一:检查环境,检查NPU设备、容器内的网络访问等情况。 步骤二:获取基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表 基础容器镜像地址。 docker pull {image_url} 步骤三:上传模型权重文件
报错“Bad owner or permissions on C:\Users\Administrator/.ssh/config”如何解决? 问题现象 VS Code连接开发环境时报错“Bad owner or permissions on C:\Users\Administrator/
Lite Cluster 资源池创建失败的原因与解决方法? 如何定位和处理Cluster资源池节点故障 特权池信息数据显示均为0%如何解决? 重置节点后无法正常使用? 如何根据Cluster节点故障自动恢复业务
AI Gallery(新版) AI Gallery使用流程 发布和管理AI Gallery模型 发布和管理AI Gallery数据集 发布和管理AI Gallery项目 发布和管理AI Gallery镜像 发布和管理AI Gallery中的AI应用 使用AI Gallery微调大师训练模型
Lite Cluster Cluster资源池如何进行NCCl Test?
capital of France is", "The future of AI is", ] sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95) model_path =
], "max_tokens": args.max_tokens, "temperature": args.temperature, "ignore_eos": args.ignore_eos, "stream": args
if data.get('architectures')[0] == "InternVLChatModel": return [0, 92543, 92542] return None def post_img(args):
写,SFS Turbo方式“超参”框写入】 backend_config.training.data-path /home/ma-user/ws/xxx 已处理好数据路径目录,如有处理完成数据可设置此参数【Standard场景OBS方式“输入”框填写,SFS Turbo方式“超参”框写入】
], "max_tokens": args.max_tokens, "temperature": args.temperature, "ignore_eos": args.ignore_eos, "stream": args
发布和管理AI Gallery模型 构建模型 托管模型到AI Gallery 发布模型到AI Gallery 管理AI Gallery模型 父主题: AI Gallery(新版)
当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时,需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器(Ubuntu20.04系统)如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA 515+CUDA 11.7”。 操作步骤 卸载原有版本的NVIDIA和CUDA。
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