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04，建议不小于2U8G，本地存储空间100G，带EIP全动态BGP，按流量10M带宽） × 多机多卡 按需购买 （普通OBS桶） 包月购买 （HPC型500G） 免费 免费 包月购买 免费 包月购买 （Ubuntu 18.04，建议不小于2U8G，本地存储空间100G，带EIP全动态BGP，按流量10M带宽）
Cluster的容器中挂载存储支持OBS、SFS Turbo等方案进行挂载。例如OBS支持静态挂载和动态挂载，而SFS 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。
Cluster的容器中挂载存储支持OBS、SFS Turbo等方案进行挂载。例如OBS支持静态挂载和动态挂载，而SFS 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。
Cluster的容器中挂载存储支持OBS、SFS Turbo等方案进行挂载。例如OBS支持静态挂载和动态挂载，而SFS 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。
管理Notebook实例 查找Notebook实例 更新Notebook实例 启动/停止/删除实例 保存Notebook实例 动态扩充云硬盘EVS容量 动态挂载OBS并行文件系统 查看Notebook实例事件 Notebook Cache盘告警上报 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试
Issues 下图展示了低优先级的动态shape问题，在NPU上动态shape可能导致频繁的算子编译从而影响训练性能，可以按照html中的提示在训练脚本开头加上如下红框中的两行代码（分布式训练请确保分布式训练的每个进程都可以使能这两行代码）。 图13 动态shape分析 schedule
在某些推理场景中，模型输入的shape可能是不固定的，因此需要支持用户指定模型的动态shape，并能够在推理中接收多种shape的输入。在CPU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题，因为CPU算子支持动态shape；而在昇腾场景上，算子需要指定具体的shape信息，并且在模型转换
当模型配置了健康检查，部署的服务在收到停止指令后，会延后3分钟才停止。 “动态加载” 用于实现快速部署和快速更新模型。如果勾选“动态加载”，则模型文件和运行时依赖仅在实际部署时拉取。单个模型文件大小超过5GB，需要配置“动态加载”。 “运行时依赖” 罗列选中模型对环境的依赖。例如依赖“te
”。只有处于“运行中”状态的Notebook可以执行停止操作。 Notebook停止后： “/home/ma-user/work”目录以及动态挂载在“/data”下的目录下的数据会保存，其余目录下内容会被清理。例如：用户在开发环境中的其他目录下安装的外部依赖包等，在Noteboo
目前如下后缀结尾的文件类型支持代码预览：txt、py、h、xml、html、c、properties、yml、cmake、sh、css、js、cpp、json、md、sql、bat、conf 图1 下载预览代码 在详情页面单击“订阅”，根据算法是否具有使用约束进行不同操作： 如果订阅是具有使用约束的算法，则弹
如果元模型来源于训练作业且为旧版训练作业，则显示推理代码的存放路径。 镜像复制 如果元模型来源于容器镜像，显示镜像复制功能状态。 动态加载 如果元模型来源于训练作业/对象存储服务，显示模型是否支持动态加载。 大小 模型的大小。 健康检查 如果元模型来源于对象存储服务/容器镜像，显示健康检查状态。当健康检查
environment”，请到在线服务详情界面，“调用指南”页签中获取正确的API接口地址。 如果您在配置文件url中有定义路径，需要在API调用body体中调用路径后拼接自定义路径，例如：您定义url为“/predictions/poetry”，那么在API调用时路径为“{API接口地址}/predictions/poetry”。
AI引擎；可以切换节点运行规格，方便用户灵活调整规格资源；可以初期存储使用量较小时选择小存储，可以在创建完成后根据需要扩充EVS容量；使用动态挂载OBS将OBS对象存储模拟成本地文件系统；还可以在Notebook异常时查看实例的事件定位等，具体参见管理Notebook实例。 ModelArts
Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。
图2 转换结果 动态分档模型转换（可选） 如果迁移的模型有多个shape档位的需求，可以通过如下方式对模型进行分档转换。 动态分档是指将模型输入的某一维或者某几维设置为“动态”可变，但是需要提前设置可变维度的“档位”范围。即转换得到的模型能够在指定的动态轴上使用预设的几种sh
在PyTorch模型迁移后进行训练的过程中，CPU只负责算子的下发，而NPU负责算子的执行，算子下发和执行异步发生，性能瓶颈在此过程中体现。在PyTorch的动态图机制下，算子被CPU逐个下发到NPU上执行。一方面，理想情况下CPU侧算子下发会明显比NPU侧算子执行更快，此时性能瓶颈主要集中在NPU
32k）训练内容，例如新增参数context-parallel-size。 文档中针对数据集预处理时，handler-name参数的说明，新增不同 handler 对训练数据的拼接和推理prompt的构造等说明。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量
instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 [ { "instruction":
模型适配 基于MindSpore Lite的模型转换 动态shape 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
求对子用户进行相应的权限配置，限制某些资源的管理，实现权限最小化。 模型管理 使用从训练或者从OBS中选择创建模型，推荐用户使用动态加载的方式导入，动态加载实现了模型和镜像的解耦，便于进行模型资产的保护。用户需要及时更新模型的相关依赖包，解决开源或者第三方包的漏洞。模型相关的敏感
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