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调用成功时无此字段。 job_total_count Integer 查询的可视化作业总数。 job_count_limit Integer 用户还可以创建可视化作业的数量。 jobs jobs结构数组 可视化作业的属性列表，具体请参见表4。 quotas Integer 可视化作业的运行数量上限。
le的过程。 --model-output：量化模型权重保存路径。 --smooth-strength：平滑系数，推荐先指定为0.5，后续可以根据推理效果进行调整。 --per-token：激活值量化方法，如果指定则为per-token粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。
景（4台8卡Vnt1），存储方案推荐使用“SFS（存放数据）+普通OBS桶（存放代码）”，采用分布式训练。 当使用SFS+OBS的存储方案可以实现存储加速，该方案的端到端实践案例请参见面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。 表1 不同场景所需服务及购买推荐 场景
最终的权重保存路径。修改代码如图2。 图2 修改权重保存路径 多机训练场景下，需要将CODE_DIR修改为OBS_CODE_DIR目录，则可以使用scripts/tools/sync_with_obs.py工具将其它节点的权重文件同步上传到主节点。修改代码如图3。 图3 多机同步权重文件
|——megatron/ # 注意：该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 您可以在Notebook中导入完代码之后，在Notebook运行sh scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包，然
logs {pod-name} 其中{pod-name}替换为实际pod名称，可以在5的回显信息中获取。 图4 成功执行动态路由的回显 只有任务节点大于等于3的训练任务才能成功执行动态路由。 如果执行失败可以参考故障排除：ranktable路由优化执行失败处理。 故障排除：ranktable路由优化执行失败
权重文件和rank_table_file.json文件，${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。如果容器挂载到/home/ma-user下，拉起容
|——megatron/ # 注意：该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 您可以在Notebook中导入完代码之后，在Notebook运行sh scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包，然
启动脚本，建立线程池发送请求，并汇总结果 ├── service_predict.py # 发送请求的服务 执行精度测试启动脚本eval_test.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python eval_test.py \ --max_workers=1 \ --service_name=qwen-14b-test
10:30:00将专属资源池转为包年/包月计费，购买时长为1个月，1个月到期后用户将退订资源池。那么在3~4月份，该专属资源池总共产生多少费用呢？ 计费构成分析 可以将专属资源池的使用阶段按照计费模式分为两段：在2023/03/18 15:30:00 ~ 2023/03/20 10:30:00期间为按需计费，2023/03/20
sdxl-train:0.0.1 bash 参数说明： --name ${container_name}：容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 --device=/dev/davinci0：挂载NPU设备，示例中挂载了单张卡davinci0。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。
“数据增强”表示通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project
请求要求代理的身份认证，与401类似，但请求者应当使用代理进行授权。 408 Request Time-out 服务器等候请求时发生超时。 客户端可以随时再次提交该请求而无需进行任何更改。 409 Conflict 服务器在完成请求时发生冲突。 返回该状态码，表明客户端尝试创建的资源已经
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。
6.3.907-xxx.zip，并执行build_image.sh脚本制作推理镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保ECS可以访问公网。 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-OPP-*
动文件。代码目录为代码启动文件的一级目录。 “job_config”字段下的“inputs”和“outputs”分别为算法的输入输出管道。可以按照实例指定“data_url”和“train_url”，在代码中解析超参分别指定训练所需要的数据文件本地路径和训练生成的模型输出本地路径。
训练任务的运行参数。格式为 [{"name":"your name", "value": "your value"}]，value的值可以是string，也可以是int。 train_instance_type 是 String 训练作业选择的资源规格，请参考查询资源规格列表 train_instance_count
节点操作。 高可用冗余节点 高可用冗余节点作为专属资源池内的备用节点，能够在普通节点故障时自动进行切换，可以提升资源池整体的SLA，有效避免单个节点故障造成的业务受损。用户可以根据自身业务的可靠性要求设置池内的高可用节点数量。 高可用冗余节点不能用于业务运行，将影响资源池的实际可
--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
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