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迁移过程使用工具概览 基础的开发工具在迁移的预置镜像和开发环境中都已经进行预置，用户原则上不需要重新安装和下载，如果预置的版本不满足要求，用户可以执行下载和安装与覆盖操作。 模型自动转换评估工具Tailor 为了简化用户使用，ModelArts提供了Tailor工具，将模型转换、
在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明
Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明
--api 按照上述配置完参数后，单击右下角的立即创建， 完成AI应用的创建。 图5 填写参数（2） 当AI应用状态变为正常时，表示创建完成。 图6 AI应用创建完成 步骤五 部署服务 单击AI应用名称，进入AI应用详情页，单击部署在线服务。 图7 部署在线服务 填写如下服务部署参数。 名称：
Integer 指定可用区扩容时，指定可用区的节点数。 表17 network 参数 参数类型 描述 name String 网络名称；用户接口通过指定网络名称创建网络，系统会自动创建子网，用户无法创建子网。默认将创建在第一个子网下。 表18 PoolDriver 参数 参数类型 描述 gpuVersion
按照上述配置完参数后，单击右下角的立即创建， 完成AI应用的创建。 图5 填写参数（2） 当AI应用状态变为正常时，表示创建完成。 图6 AI应用创建完成 Step5 部署服务 单击AI应用名称，进入AI应用详情页，单击部署在线服务。 图7 部署在线服务 填写如下服务部署参数。 名称：
当您需要修改训练作业的算法时，可以在训练作业详情页面右上角，单击“另存为算法”。 在“创建算法”页面中，会自动填充上一次训练作业的算法参数配置，您可以根据业务需求在原来算法配置基础上进行修改。 订阅算法不支持另存为算法。 重建训练作业 当对创建的训练作业不满意时，您可以单击操作列的重建，重新创建训
当您不需要使用Notebook时，建议停止Notebook，避免产生不必要的费用。 创建Notebook时，如果选择使用云硬盘EVS存储配置，云硬盘EVS会一直收费，建议及时停止并删除Notebook，避免产品不必要的费用。 在创建Notebook时，默认会开启自动停止功能，在
修改为：transformers==4.44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。
修改为：transformers==4.44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。
ken放到请求消息头中作为认证。 调用创建ModelArts委托接口完成包含OBS、SWR等依赖服务的ModelArts委托。 调用配置授权接口配置ModelArts授权。该接口支持管理员给IAM子用户设置委托，支持设置当前用户的访问密钥。 若没有授权，ModelArts服务的数
是不会排队的；而公共资源池使用共享资源，在任何时候都有可能排队。 专属资源池支持打通用户的网络，在该专属资源池中运行的作业可以访问打通网络中的存储和资源。例如，在创建训练作业时选择打通了网络的专属资源池，训练作业创建成功后，支持在训练时访问SFS中的数据。 专属资源池支持自定义物
Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明
Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明
在Notebook调试环境中部署推理服务 在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。 Step1 准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建，并打开Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传
务必保证OBS桶与ModelArts所在区域一致。 配置访问授权（权限管理） 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“权限管理”，进入“权限管理”页面。 单击“添加授权”，进入“访问授权”页面，根据参数说明进行配置。 图2 查看权限列表 然后勾选“我已经详细阅读并同意
于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建和配置追踪任务后，CTS可记录ModelArts的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法，请参见CTS快速入门。 CTS支持追踪的ModelArts管理事件和数据事件列表，
DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts
Ant8，包含8张GPU卡以及8张RoCE网卡。 关于Ant8裸金属服务器的购买，可以在华为云官网提工单至ModelArts云服务， 完成资源的申请。 步骤1 安装模型 安装Megatron-DeepSpeed框架。 使用root用户SSH的方式登录GPU裸金属服务器。具体登录方式请参见SSH密钥方式登录裸金属服务器。
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 确保Notebook内通网，已通网可以跳过这一步，未通网需要配置$config
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