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r()) # 定义预测接口的inputs和outputs # inputs和outputs字典的key值会作为模型输入输出tensor的索引键 # 模型输入输出定义需要和推理自定义脚本相匹配 predict_signature = tf.saved_model.signature_def_utils
failed.Can not find %s file in current model directory %s. 检查xxx类型模型的存储位置，修改为正确的路径后重试，或者联系技术支持。 提示 模型大小计算失败。多于一个xxx模型文件在路径xxx下。 Model size calculated
alpaca_gpt4_data.json 数据集，数据集包含有以下字段： 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。
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参数 参数类型 描述 step_name 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。 uuid String 唯一标识uuid。创建节点执行时，后台自动生成。 created_at String Execution执行的创建时间。
上传镜像完成后，返回容器镜像服务控制台，在“我的镜像”页面，执行刷新操作后可查看到对应的镜像信息。 上传数据至OBS 已经在OBS上创建好普通OBS桶，请参见创建普通OBS桶。 已经安装obsutil，请参考安装和配置OBS命令行工具。 OBS和训练容器间的数据传输原理可以参考基于ModelArts
的“账号ID”、“IAM用户ID”、“角色”、“描述”，单击左下角“添加账号ID”。填写完成之后，然后单击“确定”。 邮箱作为团队管理中的唯一标识，不同成员不能使用同一个邮箱。您填写的邮箱地址将被记录并保存在ModelArts中，仅用于ModelArts团队标注功能，当成员删除后，其填写的邮箱信息也将被一并删除。
处理方法 在适配OBS路径后，读取文件模式从‘r’改成‘rb’，然后将mox.file.File的'_write_check_passed'属性值改为‘True’，参考如下代码。 import pandas as pd import moxing as mox mox.file.shift('os'
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&& sudo apt-get install -y nvidia-docker2 编辑/etc/docker/daemon.json，改为如下内容： { "default-runtime": "nvidia", "runtimes": { "nvidia":
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逗号隔开），不设置则表示无接入IP地址限制。 如果用户使用的访问机器和ModelArts服务的网络有隔离，则访问机器的外网地址需要在主流搜索引擎中搜索“IP地址查询”获取，而不是使用ipconfig或ifconfig/ip命令在本地查询。 图5 查询外网IP地址 创建完Noteb
在完成代码自动迁移后，如果训练代码运行时还出现错误，则代表需要手动迁移适配。针对代码报错处，需要用户分析定位后将自动迁移未能迁移的GPU相关的代码调用修改为NPU对应的接口，请参考昇腾手工迁移文档进行操作。 常见问题 如何检测当前的torch_npu是否正确安装？ 您可以使用如下的python
同时使用。 --use-v2-block-manager：vllm启动时使用V2版本的BlockSpaceManger来管理KVCache索引，如果不使用该功能，则无需配置。注意：如果使用投机推理功能，必须开启此参数。 --served-model-name：vllm服务后台id。
/llm_train/AscendSpeed 编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件第一行镜像地址，修改为本文档中的基础镜像地址。 FROM {image_url} （选填）编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile
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