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示例如下： package com.apig.sdk.demo; import com.cloud.apigateway.sdk.utils.Client; import com.cloud.apigateway.sdk.utils.Request; import org.apache
的模型 提供训练作业的事件信息（训练作业生命周期中的关键事件点）、训练日志（训练作业运行过程和异常信息）、资源监控（资源使用率数据）、Cloud Shell（登录训练容器的工具）等能力，方便用户更清楚得了解训练作业运行过程，并在遇到任务异常时更加准确的排查定位问题 父主题： Standard功能介绍
/home/ma-user/ascend_cloud_ops-1.0.0-py3-none-any.whl /home/ma-user/cann_ops-1.0.0-py3-none-any.whl RUN pip install /home/ma-user/ascend_cloud_ops-1.0.0-py3-none-any
String> 运行模型需要的环境变量键值对。 instance_count Integer 模型部署的实例数。 scaling Boolean 是否启用弹性伸缩。 表3 batch config结构 参数 参数类型 描述 model_id String 模型ID。“model_id”可以通
可将已经托管的文件从AI Gallery仓库中删除。 文件删除后不可恢复，请谨慎操作。 管理数据集可用范围 仅当发布数据集时，“可用范围”启用“申请用户可用”时，才支持管理数据集的可用范围。管理操作包含如何添加可使用资产的新用户、如何审批用户申请使用资产的请求。 添加可使用资产的新用户。
/home/ma-user/AscendCloud-OPP-*.zip RUN pip install /home/ma-user/ascend_cloud_ops-1.0.0-py3-none-any.whl RUN pip install /home/ma-user/cann_ops-1
0：普通集群 1：安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String 导入表格数据集，数据库名字。 input 否 String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip 否
该资产。 “指定用户可见”：输入账号名、账号ID或用户昵称搜索并选择用户，使其可见该资产。 管理模型可用范围 仅当发布模型时，“可用范围”启用“申请用户可用”时，才支持管理模型的可用范围。管理操作包含如何添加可使用资产的新用户、如何审批用户申请使用资产的请求。 添加可使用资产的新用户。
h过大时关闭该特性。 投机推理端到端推理示例 以llama-2-13b-chat-hf模型作为LLM大模型，llama1.1b作为小模型，启用openai接口服务为例。 使用下面命令启动推理服务。 base_model=/path/to/base_model spec_model
法正常使用GPU实例。 nvidia-fabricmanager必须和nvidia driver版本保持一致。 以安装515.105.01版本为例。 version=515.105.01 main_version=$(echo $version | awk -F '.' '{print
安装 安装容器插件Ascend-Docker-Runtime，否则影响容器使用昇腾卡 docker容器无法挂载NPU卡 重要 操作系统没有开启IP转发功能 请检查/etc/sysctl.conf文件中net.ipv4.ip_forward配置 docker容器无法正常网络通信 重要
0：普通集群 1：安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String 导入表格数据集，数据库名字。 input 否 String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip 否
个或多个。 文件名或目录：根据文件名称或者文件存储目录筛选。 标注人：选择执行标注操作的账号名称。 样本属性：表示自动分组生成的属性。只有启用了自动分组任务后才可使用此筛选条件。 数据属性：筛选数据的来源，选择“全部”或“推理”。 图1 筛选条件 查看已标注图片 在标注任务详情页
"data": [64] }, { "name": "bad_words", "shape": [1, 1], "datatype": "BYTES",
具体流程图如下： 图1 多机多卡数据并行训练 代码改造点 引入多进程启动机制：初始化进程 引入几个变量：tcp协议，rank进程序号，worldsize开启的进程数量 分发数据：DataLoader中多了一个Sampler参数，避免不同进程数据重复 模型分发：DistributedDataParallel(model)
需和服务启动时配置的num-scheduler-steps一致。默认为1。 --enable-prefix-caching：服务端是否启用enable-prefix-caching特性，默认为false。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel.csv中，示例如下图所示。
需和服务启动时配置的num-scheduler-steps一致。默认为1。 --enable-prefix-caching：服务端是否启用enable-prefix-caching特性，默认为false。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel.csv中，示例如下图所示。
选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 --enable-prefix-caching：服务端是否启用enable-prefix-caching特性，默认为false。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel.csv中，示例如下图所示。
extend([ # at this point, we have an iterator over the shards assigned to each worker at each node tarfile_to_samples_nothrow
<filename>image_0006.jpg</filename> <source> <database>Unknown</database> </source> <size> <width>230</width>
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