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准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS
服务Predictor说明 部署开发环境本地服务Predictor，即将模型文件部署在开发环境中，其环境规格取决于开发环境资源规格；例如在一个modelarts.vm.cpu.2u的Notebook中，部署本地Predictor，其运行环境就是cpu.2u。 部署在线服务Pred
my-task image: my-task-image:latest # 替换为实际使用的镜像 业务负载和自定义指标采集可以共用一个容器，也可以由SideCar容器采集指标数据，然后将自定义指标采集容器指定到SideCar容器，这样可以不占用业务负载容器的资源。 自定义指标数据格式
上1分钟内，统计该请求每次响应所消耗的时间，并将这些时间按从小到大的顺序进行排序，取第99.9%的值作为TP99.9的值。 ≥ms ModelArts在线服务 1分钟 对于有多个测量维度的测量对象，使用接口查询监控指标时，所有测量维度均为必选。 查询单个监控指标时，多维度dim使用样例：dim.0=service_id
ge] ) 用户需要完成上述代码中**部分的配置，主要涉及以下三项。 统一存储：output_storage对象的default值，需填写一个已存在的OBS路径，路径格式为：/OBS桶名称/文件夹路径/。 数据集对象：使用准备数据集章节下载的数据集即可，填写相应的数据集名称以及版本号。
duration Integer 启动后设置的自动停止时间，单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态，在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”, 表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。当该字段为空时，使用规格名称计费。
执行记录使用到的执行策略。 表3 StepExecution 参数 是否必选 参数类型 描述 step_name 否 String 节点的名称，在一个DAG中唯一，1到64位只包含中英文，数字，空格，下划线（_）和中划线（-），并且以中英文开头。 duration 否 Integer Execution执行的运行时长。
准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS
准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS
hostPath: path: ${node-path} 参数说明： ${container_name}：容器名称，此处可以自己定义一个容器名称，例如ascend-vllm。 ${image_name}：Step3 制作推理镜像构建的推理镜像名称。 ${node-path}
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准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS
准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS
Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。 本文档需要将运行代码以及输入输出数据存放OBS，请提前创建OBS（参考创建OBS桶），
hostPath: path: ${node-path} 参数说明： ${container_name}：容器名称，此处可以自己定义一个容器名称，例如ascend-vllm。 ${image_name}：Step3 制作推理镜像构建的推理镜像名称。 ${node-path}
模型的创建时间。 描述 模型的描述。 操作 部署：将模型发布为在线服务、批量服务或边缘服务。 创建新版本：创建新的模型版本。参数配置除版本外，将默认选择上一个版本的配置信息，您可以对参数配置进行修改。 删除：删除对应的模型。 说明： 如果模型的版本已经部署服务，需先删除关联的服务后再执行删除操作。模型删除后不可恢复，请谨慎操作。
python onnx_pipeline.py 生成的图片fantasy_landscape.png会保存在当前路径下，该图片也可以作为后期精度校验的一个对比。 图2 生成图片 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
统一存储的根路径，当前只支持OBS路径。 表7 WorkflowStep 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String Workflow工作流节点的名称，在一个DAG中唯一，1到64位只包含中英文，数字，空格，下划线（_）和中划线（-），并且以中英文开头。 type 否 String 节点的类型，枚举值如下:
推理服务”进入部署推理服务页面。 在部署推理服务页面完成参数配置。 表1 部署推理服务 参数 子参数 说明 推理服务设置 服务名称 必填项，自定义一个在线推理服务的名称。 支持1~30个字符。 安全认证 支持“公开”和“AppCode认证”。 公开：无需认证，API地址可被公开访问。 A
不增加内存消耗。可根据自己要求适配。取值可参考表1中梯度累积值列。 num_train_epochs 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配
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