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请参见表1。 --max-num-batched-tokens：prefill阶段，最多会使用多少token，必须大于或等于--max-model-len，推荐使用4096或8192。 --dtype：模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP
Standard训练作业 功能咨询 训练过程读取数据 编写训练代码 创建训练作业 管理训练作业版本 查看作业详情
通知。具体操作请参考设置告警规则。 当配置完成后，在左侧导航栏选择“云服务监控 > ModelArts”即可查看在线服务的请求情况和资源占用情况，如下图所示。 图4 查看服务的监控指标 当监控信息触发告警时，主题订阅对象将会收到消息通知。 图5 告警消息通知 父主题： Standard推理部署
默认读取路径/home/ma-user/work/ 当存在两个以及以上工程的log时，界面如下。通过Runs下选择查看相对应的log。 图1 MindInsight界面（2） Step4 查看训练看板中的可视化数据 训练看板是MindInsight的可视化组件的重要组成部分，而训练看板的标签包
文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
服务类别：请选择“按名称查找服务”。 服务名称：填入步骤1中获取的“终端节点服务地址”。单击右侧验证按钮，系统将为您自动填入虚拟私有云、子网和节点IP。 创建内网域名：保持默认值。 确认规格无误后，单击“立即购买”后提交任务，界面自动跳转至终端节点列表页面。 创建DNS内网域名
使用CTS审计ModelArts服务 ModelArts支持云审计的关键操作 查看ModelArts相关审计日志
限使用其他用户obs中的数据。 登录ModelArts控制台，管理控制台，在左侧导航栏中选择“权限管理”，单击“查看权限”，检查是否配置了obs的委托权限。 图1 查看权限 如果检查后已经存在委托，但是仍然无法访问，可以提工单寻求技术支持。 父主题： 服务部署
件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
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订阅使用 查找和收藏资产 订阅免费算法 订阅免费模型 下载数据 使用Notebook代码样例 使用镜像 使用AI案例 订阅Workflow 父主题： AI Gallery（旧版）
资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显示的列表，选择可用的规格，置灰的规格表示当前环境无法使用。如果公共资源池下规格为空数据，表示当前环境无公共资源。建议使用专属资源池，或者联系系统管理员创建公共资源池。 计算节点个数：默认为1，输入值必须是1-5之间的整数。
标签”区域，输入“标签名”或从下拉列表中选择已添加的标签，同时可在下拉菜单中选择标签“快捷键”。单击“确定”，完成选中音频的标注操作。 当目录中所有音频都完成标注后，您可以在“已标注”页签下查看已完成标注的音频，或者通过右侧的“全部标签”列表，了解当前已完成的标签名称和标签数量。
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 父主题： LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912） 场景介绍 准备工作 训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明参考 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
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