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习大模型。 构建零门槛线上模型体验，零基础开发者开箱即用，初学者三行代码使用所有模型 通过AI Gallery的AI应用在线模型体验，可以实现模型服务的即时可用性，开发者无需经历繁琐的环境配置步骤，即可直观感受模型效果，快速尝鲜大模型，真正达到“即时接入，即时体验”的效果。 当开发者对希望对模型进行开发和训练，AI
scend上训练，那么可能会报错，需要使用Notebook进行云端调试。 设置断点后单击“调试”，可实现代码逐步调试，查看中间变量值。 图9 “调试”按钮 图10 通过设置断点实现代码调试 可单击“运行”按钮，通过日志观察是否能正常训练。 图11 “运行”按钮 图12 训练日志 步骤3：使用ModelArts
ModelArts推理当前已支持细粒度授权，租户可以根据实际的权限要求对子用户进行相应的权限配置，限制某些资源的管理，实现权限最小化。 AI应用管理 使用从训练或者从OBS中选择创建AI应用，推荐用户使用动态加载的方式导入，动态加载实现了模型和镜像的解耦，便于进行模型资产的保护。用户需要及时更新AI应用的相关依赖包，
Service）与SFS Turbo文件系统联动，可以实现数据灵活管理、高性能读取数据等。通过OBS上传训练所需的模型文件、训练数据等，再将OBS中的数据文件导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 约束限制 如果要
消耗性任务（例如：创建Notebook、训练作业、推理在线服务）时，可以为这些任务配置标签，通过标签实现资源的多维分组管理。 标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 说明： 可以在标签输入框下拉选择TMS预定义标签，也可以自己输入自定义标签。预定义标签
资源标签：通过为资源添加标签，可以对资源进行自定义标记，实现资源的分类。 K8S标签：设置附加到Kubernetes对象（比如Pod）上的键值对。最多可以添加20条标签。使用该标签可区分不同节点，可结合工作负载的亲和能力实现容器Pod调度到指定节点的功能。 污点：默认为空。支持给
10，可以接受切换MindSpore。 - 业务编程语言、框架、版本。 C++/Python/JAVA等。 例如：业务逻辑使用JAVA，推理服务模块使用C++自定义实现推理框架，Python 3.7等。 - CPU使用率 业务中是否有大量使用CPU的代码，以及日常运行过程中CPU的占用率（占用多少个核心）
的情况。造成这种情况的原因可能有如下几种： 模型中存在大量的类似于Pad或者Strided_Slice等算子，其在CPU和Ascend上的实现方法存在差异（硬件结构不同），后者在运算此类算子时涉及到数组的重排，性能较差； 模型的部分算子在昇腾上不支持，或者存在Transpose操
用户在包长周期的资源池中无法扩容短周期的节点。 用户无法在包周期的资源池中扩容按需的节点（包括AutoScaler场景）。 支持SFS产品权限划分 支持SFS权限划分特性，可以实现训练场景中，挂载的SFS的文件夹能够权限控制,避免出现所有人都可以挂载使用，导致某用户误删所有数据的情况。 支持选择资源池的驱动版本 通过
Boolean 是否可编辑。 required 否 Boolean 是否必须。 sensitive 否 Boolean 是否敏感。该功能暂未实现。 valid_type 否 String 有效种类。 valid_range 否 Array of strings 有效范围。 表7 I18nDescription
输入输出设置-OBS目录 确认参数填写无误后，单击“创建”，完成数据处理任务的创建。 数据清洗算子（PCC算子） ModelArts的数据清洗通过PCC算子实现。图像分类或者物体检测的数据集中可能存在非所需类别的图像，需要将这些图像去除掉，以免对标注、模型训练造成干扰。 图5 PCC算子效果 参数说明
Boolean 是否可编辑。 required 否 Boolean 是否必须。 sensitive 否 Boolean 是否敏感。该功能暂未实现。 valid_type 否 String 有效种类。 valid_range 否 Array of strings 有效范围。 表7 I18nDescription
LLM大语言模型训练推理 在ModelArts Studio基于Llama3-8B模型实现新闻自动分类 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
HCCL RANK_TABLE_FILE文件名为jobstart_hccl.json，获取方式可以通过预置的RANK_TABLE_FILE环境变量实现。 表1 RANK_TABLE_FILE环境变量说明 环境变量 说明 RANK_TABLE_FILE 该环境变量指示Ascend HCCL
code_dir+boot_file：取训练作业的代码目录和启动文件。 tasks 否 Array of Task objects 任务列表。该功能暂未实现。 spec 否 Spec object 训练作业规格参数。有此字段时，无需填写tasks字段。 endpoints 否 JobEndpointsReq
JupyterLab：在ModelArts管理控制台，直接打开Notebook示例的方式接入开发环境，详情请见使用指导。 VS Code：利用ModelArts插件，实现VS Code远程连接Notebook示例完成远程开发，详情请见使用指导。 下文将介绍如何在ModelArts Standard上使用预置镜像创建Notebook实例。
editable Boolean 是否可编辑。 required Boolean 是否必须。 sensitive Boolean 是否敏感。该功能暂未实现。 valid_type String 有效种类。 valid_range Array of strings 有效范围。 表7 i18n_description
（PTQ）方法，W8A8可实现8-bit权重、8-bit激活（W8A8）量化，引入平滑因子来平滑激活异常值，将量化难度从较难量化的激活转移到容易量化的权重上。 AWQ-W4A16：AWQ是一种大模型低比特权重的训练后量化（PTQ）方法，W4A16可实现4-bit权重、16-bit
rts资源上执行管理命令。ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互，使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交DLI Spark作业、OBS数据复制等，具体参见ModelArts CLI命令参考。
文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade
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