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添加版本代码安全检视检查项 组织管理员可以为代码安全检视版本活动添加检查项，添加后创建的版本代码安全检视会继承该检查项配置。 前提条件 已获取组织管理员角色权限，权限申请方法请参见申请权限。 添加检查项 在开发中心首页右上角选择“工具链 > 版本活动管理”。 在“版本活动管理”页面，单击“代码安全检视”卡片。
为用户任务设置常规信息 一个流程由触发器和若干个动作节点组成。其中，动作节点是将一系列业务活动抽象为不同类型的流程工具，通过多种类型的流程工具来完成流程中需要进行的数据操作、通知、审批等任务。 设置提交任务 提交任务是流程编辑页面中流程发起的节点，也是一个流程的开始。一个流程中只能存在一个提交任务。
VS Code连接开发环境时报错Missing GLIBC，Missing required dependencies 问题现象 VS Code连接开发环境时报错如下： Warning: Missing GLIBC >= 2.28! from /lib/x86_64-linux-gnu/libc-2
镜像保存时报错“The container size (xG) is greater than the threshold (25G)”如何解决？ 问题现象 镜像保存时报错“The container size (30G) is greater than the threshold
编码发生器 编码发生器功能仅对管理员开放，管理员将编码规则设计完成后，普通用户可通过接口直接调用。 功能简介 编码发生器是一种用于生成一定长度的随机编码的工具。这些编码通常由数字、字母或符号组成，具有一定的随机性和唯一性，可以用于各种需要标识唯一性的场合，如订单号、会员号、优惠券码等。
生产工单管理概述 基本概念 工单是指导生产部门按照预定的规格和要求生产特定数量产品的单据，也称为生产工单或生产订单。 生产工单管理是指对生产过程中所需的各个工单进行有效的计划、分配、跟踪和控制的过程。 有效的生产工单管理可以确保生产过程中的工单按时、按量、按质完成，从而满足客户需求，提高生产效率和质量。
推理关键特性使用 量化 剪枝 分离部署 Prefix Caching multi-step 投机推理 图模式 多模态 Chunked Prefill multi-lora guided-decoding 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM
执行预训练任务 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
准备镜像环境 准备训练模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest-2
准备镜像环境 准备训练模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest-2
准备镜像环境 准备训练模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest-2
准备数据（可选） 此小节为自定义数据集执行过程，如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集，目前指令微调数据集支持alpaca格式和sharegpt格式的数据集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info
使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel,
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
创建Workflow数据集节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装，实现新版数据集的创建功能。主要用于通过创建数据集对已有数据（已标注/未标注）进行统一管理的场景，后续常见数据集导入节点或者数据集标注节点。 属性总览 您可以使用CreateDatasetStep
已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 场景描述 本地已有镜像，需要做云上适配，用于ModelArts模型训练。 操作步骤 参考如下Dockerfile，修改已有镜像，使其符合模型训练的自定义镜像规范。 FROM {已有镜像} USER root # 如果已存在 gid
部署物体检测服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
准备声音分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 声音分类的数据要求 音频只支持16bit的WAV格式。支持WAV的所有子格式。 单条音频时长应大于1s，大小不能超过4MB。 适当
准备文本分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 文件格式要求为txt或者csv，文件大小不能超过8MB。 以换行符作为分隔符，每行数据代表一个标注对象。 文本分类目前只支持中文。
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