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速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性，在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率和内存使用方面有其独特的优点，但可能在数
速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性，在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率和内存使用方面有其独特的优点，但可能在数
multi-step 什么是multi-step vLLM的调度和输入准备的CPU开销可能会导致NPU利用率不足，开启multi-step调度可以有效解决这个问题，开启multi-step调度后会在执行一次调度和输入准备后，连续n步运行模型。通过NPU在n步之间连续处理，而无需等
钟。 由于出现此错误，常见原因是内存占用满导致的，您可以尝试使用如下方法，从根本上解决错误。 方法1：将Notebook更换为更高规格的资源。 方法2：可以参考如下方法调整代码中的参数，减少内存占用。如果代码调整后仍然出现内存不足的情况，请使用方法1。 调用sklearn方法si
ok，使用新建的Notebook时，注意减少软件包的安装或文件的下载等操作，也可以减少容器大小； 减少镜像文件的大小 如果无法确认哪些包或文件可以不安装，那么可以选择一个较小的镜像来重建Notebook，然后在其中再安装需要的软件或文件。目前公共镜像中占用空间最小的是mindspore1
Code下载方式： 下载地址: https://code.visualstudio.com/updates/v1_85 图1 VS Code的下载位置 VS Code版本要求： 建议用户使用VS Code 1.85.2版本进行远程连接。 VS Code安装指导如下： 图2 Windows系统下VS
图像分类是根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。简单的说就是识别一张图中是否是某类/状态/场景，适合图中主体相对单一的场景，将下图识别为汽车的图片。 图1
号可访问当授权类型为INTERNAL时需要指定可访问的子账号的账号名，可选择多个。 每个账号每个IAM项目都会分配1个默认工作空间，默认工作空间的访问控制为PUBLIC。 通过工作空间的访问控制能力，可限制仅允许部分人访问对应的工作空间。通过此功能可实现类似如下场景： 教育场景：
返回结果 请求发送以后，您会收到响应，包含：状态码、响应消息头和响应消息体。 状态码 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对
rd资源池”页面。 在资源池列表中，选择目标资源池右侧操作列的“ > 工作空间迁移”。 在弹出的“迁移专属资源池”中，选择要迁移的“目标工作空间”，单击“确定”。 图1 工作空间迁移 子用户仅限于对自己创建的工作空间下的资源池进行迁移操作。 网络工作空间迁移 登录ModelArts管理控制台，选择“AI专属资源池
如果是在公共资源池部署服务，可等待其他用户释放资源后，再进行服务部署。 如果是在专属资源池部署服务，在满足模型需求的前提下，尝试选用更小的容器规格或自定义规格，进行服务部署； 如果当前资源池的资源确实不够，也可以考虑将资源池扩容后再进行服务部署。公共资源池扩容，请联系系统管理员。专属资源池扩容，可参考扩缩容资源池。
集群在相同vpc下的某一台机器上。单击kubectl后的“配置”按钮。按照界面提示步骤操作即可。 图3 通过内网使用kubectl工具 通过公网使用kubectl工具，可以将kubectl安装在任一台可以访问公网的机器。 首先需要绑定公网地址，单击公网地址后的“绑定”按钮。 图4
后，由于用户AI开发业务的变化，对于资源池资源量的需求可能会产生变化，面对这种场景，ModelArts提供了扩缩容功能，用户可以根据自己的需求动态调整。 升级Lite Cluster资源池驱动：当资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时，用户基于自己的业务，可能会有自定义GP
0-ubuntu16.04-x86_64.tgz。 宿主机安装的infiniband驱动版本为4.3-1.0.1.0，容器镜像中安装的infiniband驱动版本需要与宿主机版本匹配，即同为4.3-1.0.1.0。 可能部分区域的网卡较新，会出现更高版本的infiniband驱动版本，如果您遇到了i
在ModelArts的Notebook中，如何使用昇腾多卡进行调试？ 昇腾多卡训练任务是多进程多卡模式，跑几卡需要起几个python进程。昇腾底层会读取环境变量：RANK_TABLE_FILE，开发环境已经设置，用户无需关注。比如跑八卡，可以如下片段代码： export RANK_SIZE=8
String 用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 响应参数 无 请求示例 如下删除服务ID为xxxxxx的模型服务为例。 DELETE https://endpoint/v1/{project_id}/services/xxxxxx
None 服务介绍 ModelArts产品 产品介绍 03:19 了解什么是ModelArts ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab
准备W8A8权重 前提条件 已完成准备BF16权重。 W8A8量化权重生成 介绍如何将BF16权重量化为W8A8的权重，具体操作步骤如下。 在Server机器上创建权重量化后的存放目录${path-to-file}/deepseekV3-w8a8或${path-to-file}/deepseekR1-w8a8目录。
Step1 创建用户组并加入用户 主用户账号下面可以创建多个子账号，并对子账号的权限进行分组管理。此步骤介绍如何创建用户组、子账号、并将子账号加入用户组中。 主用户登录管理控制台，单击右上角用户名，在下拉框中选择“统一身份认证”，进入IAM服务。 图1 统一身份认证 创建用户组。
运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-AIGC-6
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