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state层面上进行外推，使用一个小型单层Eagle模型，然后利用基模型的冻结的分类头生成预测的token。 如此一来，Eagle投机推理可以带来如下优势： 更小的训练成本得到小模型：相较于训练独立的LLM大模型，Eagle仅需训练一个自回归层。这使得其训练成本相较于训练一个独立的LLM模型要小得多。
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其
云硬盘EVS是Notebook开发环境内存的存储硬盘，作为持久化存储挂载在/home/ma-user/work目录下，该目录下的内容在实例停止后会被保留。可以自定义磁盘空间，如果需要存储数据集、模型等大型文件，建议申请规格300GB+。存储支持在线按需扩容。 图2 自定义存储配置 使用Notebook将OBS数据导入云硬盘EVS
autoremove --purge nvidia-* sudo apt-get autoremove --purge cuda-* 以上命令可以卸载nvidia-driver、cuda、nvidia-fabricmanager、nvidia-peer-memory四个软件。 但是如
当调用模型服务的API，返回状态码“429 Too Many Requests”时，表示请求超过流控，请稍后重新调用。 （可选）当免费Token额度用完后，还要继续使用该模型，可以付费部署为我的服务使用。 在“模型部署”页面，单击“我的服务”页签，在右上角单击的“部署模型服务”，进行相关配置。操作指导请参见使用Maa
r安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker.sh 如果docker images命令可以执行成功，表示Docker已安装，此步骤可跳过。
r安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker.sh 如果docker images命令可以执行成功，表示Docker已安装，此步骤可跳过。
会收费的实例已全部停止或删除，同时需清理运行Notebook实例时存储到云硬盘中的数据和其他存储到对象存储服务中的数据，以免继续扣费。 您可以在“费用中心 > 总览”页面设置“可用额度预警”功能，当可用额度、通用代金券和现金券的总额度低于预警阈值时，系统自动发送短信和邮件提醒。
clone的py文件变为ipynb文件？ 在ModelArts的Notebook实例重启时，数据集会丢失吗？ 在ModelArts的Notebook的Jupyterlab可以安装插件吗？ 在ModelArts的Notebook的CodeLab中能否使用昇腾卡进行训练？ 如何在ModelArts的Notebook的CodeLab上安装依赖？
服务运维和监控的实现步骤。 图3 司乘安全算法 将用户本地开发完成的模型，使用自定义镜像构建成ModelArts Standard推理平台可以用的模型。具体操作请参考从0-1制作自定义镜像并创建模型。 在ModelArts管理控制台，使用创建好的模型部署为在线服务。 登录云监控服
calling 暂不支持。 在Dify中创建Agent进行编排，在右上角单击“Agent 设置”，选择上一步配置好的模型进行使用。 在Agent设置中可以看到Dify已自动将Agent Mode切换到了Function Calling模式。 图1 Agent设置 在“编排”页面的“提示词”文本框，输入以下信息。
用户的作业中（Notebook实例和训练作业），用户在作业中可以使用委托凭证自行访问自己的资源。 在ModelArts服务中委托授权有两种方式： 1、一键式委托授权 ModelArts提供了一键式自动授权功能，用户可以在ModelArts的权限管理功能中，快速完成委托授权，由Mo
配置Cluster资源，确保可以通过公网访问Cluster机器，具体配置请参见配置Lite Cluster网络。 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
/home/ma-user && \ chmod 770 /root && \ usermod -a -G root ma-user 其他现象，可以在已有的训练故障案例查找。 建议与总结 用户使用自定义镜像训练作业时，建议按照训练作业自定义镜像规范制作镜像。文档中同时提供了端到端的示例供用户参考。
<模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone
), # 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在parameters字段中可以不填写，系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url", data=obs_data)
--dtype：模型推理的数据类型。仅支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat16表示BF16。 其他参数可以根据实际情况进行配置，也可使用openai接口启动服务。 推理启动脚本必须名为run_vllm.sh，不可修改其他名称。 hostname和port也必须分别是0
benchmark_tools/modal_benchmark/modal_benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \
<模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone
download internet resources（不同局点的Notebook代理可能不同，此处为举例，请以Notebook所在局点的实际代理为准，可以在JupyterLab的Terminal中，通过env|grep -i proxy命令查看） ENV HTTP_PROXY=http://proxy
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