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中查看专属资源池的详细信息。 如果专属资源池的规格与您的业务不符，可通过扩缩容Standard专属资源池来调整专属资源池的规格。 每个用户对集群的驱动要求不同，在专属资源池列表页中，可自行选择加速卡驱动，并根据业务需要进行立即变更或平滑升级。ModelArts提供了自助升级专属资
Turbo仅支持静态挂载，详细的挂载操作流程可阅读通过静态存储卷使用已有极速文件存储和通过动态存储卷使用对象存储。 kubectl访问集群配置 本步骤需要在节点机器，对kubectl进行集群访问配置。 首先进入已创建的 CCE 集群控制版面中。根据图1的步骤进行操作，单击kubectl配置时，会弹出图2步骤页面。
s，dependencies格式样例可参考下方格式定义。 dependencies参数组的定义格式 SDK提供了Dependencies类对其定义，dependencies为list，list中的元组对象是Dependencies。 定义代码如下： 1 2 3 4 5 6 dependencies
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Turbo，以便能够通过Notebook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 Turbo中的数据执行编辑操作。 Step1 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，具体操作步骤请参考创建Notebook实例。
在“预测”页签，单击“上传”，上传一个测试图片，单击“预测”查看预测结果。此处提供一个样例图片供预测使用。 本案例中使用的订阅模型可以识别81类常见超市商品，模型对预测图片有一定范围和要求，不满足条件的图片会影响预测结果的准确性。 步骤5：清理资源 体验结束后，建议暂停或删除服务，避免占用资源，造成资源浪费。
模型部署的实例数，当前限制最大实例数为128，部署本地服务Predictor时，取值为1。 envs 否 Map<String, String> 运行模型需要的环境变量键值对，可选填，默认为空。 表3 部署本地服务predictor返回参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 predictor 是 Predictor对象
像中的默认值。 绑核：开启CPU绑核表示工作负载实例独占CPU，可以提升应用性能（比如训练作业、推理任务性能），减少应用的调度延迟，适用于对CPU缓存和调度延迟敏感的场景。关闭绑核表示关闭工作负载实例独占CPU的功能，优点是CPU共享池可分配的核数较多。也可关闭系统默认绑核后，在
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 Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练
saved_model.pb 必选: protocol buffer格式文件，包含该模型的图描述 | │ ├── variables 对*.pb模型主文件而言必选；固定子目录名称，包含模型的权重偏差等信息 | │ │ ├── variables.index 必选 |
量化功能，启动推理服务前，先参考使用AWQ量化、使用SmoothQuant量化或使用GPTQ量化章节对模型做量化处理。 全量和增量节点的local rank table必须一一对应。 全量和增量节点不能使用同一个端口。 scheduler实例中NODE_PORTS=8088,8089；端口设置顺序必须与global
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 Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练
模型调优，即使用训练数据集和验证数据集训练模型。 使用MaaS调优模型 模型压缩 在ModelArts Studio大模型即服务平台支持对自定义模型进行模型压缩，以此提升推理服务性能、降低部署成本。 使用MaaS压缩模型 4 模型部署 ModelArts Studio大模型即服
块进行数据预处理。在创建训练作业时，训练的输入参数位置可以选择数据管理模块的数据集。 创建调试训练作业 调试训练作业 模型训练前，一般会先对代码进行调试，ModelArts提供多种方式创建调试训练作业。 ModelArts提供了云化版本的JupyterLab，无需关注安装配置，即开即用。
调、DPO训练方案。 DPO(Direct Preference Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。
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 Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练
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 Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练
data=data), outputs=wf.steps.LabelingOutput(name="labeling_output"), ) # 对标注任务进行发布 release_step = wf.steps.ReleaseDatasetStep( name="release"
PyTorch版本：2.1.0 确保容器可以访问公网。 文档更新内容 6.3.909版本相对于6.3.908版本新增如下内容： 文档中新增对Llama3.1的适配。 ModelLink框架和MindSpeed已升级到最新版本。 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。
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