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Decoding是一种用于生成文本的策略，通过提供额外的上下文或约束，来引导模型生成更符合预期的结果。 比如使用openai启动服务，通过配置guided_json参数使用JSON Schema的架构来举例。 JSON Schema使用专门的关键字来描述数据结构，例如标题title、
_train/LLaMAFactory 构建新镜像： docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如无法访问公网则需配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址确保访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx
# 配置文件 |──deepspeed/ # deepspeed配置json文件 |──modellink_performance_cfgs.yaml # ModelLink训练配置json文件
改。 “部署类型”：默认选择“在线服务”。 参数填写完成后，单击“立即创建”。页面自动跳转至AI应用列表页面，等待创建结果，预计2分钟左右。 当AI应用的状态变为“正常”时，表示创建成功。 步骤5：部署为在线服务（CPU） AI应用创建成功后，可将其部署为在线服务，在部署时可使用CPU资源。
GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导 训练业务迁移到昇腾设备场景介绍 训练迁移快速入门案例 PyTorch迁移精度调优 PyTorch迁移性能调优 训练网络迁移总结 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理
本文以弹性裸金属作为开发环境。弹性裸金属支持深度自定义环境安装，可以方便地替换驱动、固件和上层开发包，具有root权限，结合配置指导、初始化工具及容器镜像可以快速搭建昇腾开发环境。 开通裸金属服务器资源请参见DevServer资源开通，在裸金属服务器上搭建迁移环境请参见裸金属服务器环境配置指导，使用ModelAr
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 联网下载SimSun.ttf时可能会遇到网络问题 在运行finetune_ds.sh 时遇到报错 父主题： Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
设置某一作业类型后，即可在此专属资源池中下发此种类型的作业，没有设置的作业类型不能下发。 为了支持不同的作业类型，后台需要在专属资源池上进行不同的初始化操作，例如安装插件、设置网络环境等。其中部分操作需要占据资源池的资源，导致用户实际可用资源减少。因此建议用户按需设置，避免不必要的资源浪费。 约束限制 专属资源池状态处于“运行中”。
/ --profile String 否 鉴权配置项，默认是DEFAULT。 -C / --config-file String 否 配置文件本地路径，默认路径为~/.modelarts/ma-cli-profile.yaml。 配置用户名密码鉴权 以在虚拟机上使用ma-cli
w右上角的“配置”，进入配置详情页面，根据提示填写配置参数，具体参考表1。 表1 配置参数说明 配置项 参数 配置说明 Workflow配置 运行配置 该参数为输出根目录配置，整个工作流的输出均会被保存在该目录下。单击“选择存储路径”，选择一个OBS桶路径。 资源配置 训练资源规
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调试要点进行检查。 在Notebook列表，单击实例名称，进入实例详情页，查看Notebook实例配置信息。 挂载OBS并行文件系统：在Notebook实例详情页面，选择“存储配置”页签，单击“添加数据存储”，设置挂载参数。 设置本地挂载目录，在“/data/”目录下输入一个文件
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