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应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度，不代表最佳性能。 以llama2-13b为例，NPU卡显存为
应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度，不代表最佳性能。 以llama2-13b为例，NPU卡显存为
Snt9B。 表1 环境要求 名称 版本 CANN cann_8.0.rc2 PyTorch 2.1.0 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-3rdAIGC-6.3.905-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名的实际时间为准。
Torch、TensorFlow）也不是一个并行执行框架（如：MPI），而是适配加速芯片Ascend的一组AI框架+运行环境+启动方式的集合。 由于主流的Snt9系列Ascend加速卡都跑在ARM CPU规格的机器上，因此上层docker镜像也都是ARM镜像。相对于GPU场景的镜
示例图片 添加方式：选择“按指标维度添加”。 指标名称：在右侧下拉框中选择“全量指标”，然后选择想要查询的指标，参考表1、表2 指标维度：填写过滤该指标的标签，请参考表4的Label名字栏。样例如下： 图3 示例图片 单击确定，即可出现指标信息。 图4 示例图片 自定义监控指标上报到AOM
在一些评价标准上得分更好。而本算法又增加了数据增强算法，可以在较少样本的情况下也能生成较好的新样本，但是样本数尽量在70张以上，样本太少生成出来的新图像不会有太多的样式。 图4 StyleGan算子 表2 StyleGan算子高级参数 参数名 默认值 参数说明 resolution
以是用户自己准备的算法，也可以使用从AI Gallery订阅的算法。 创建生产训练作业 训练作业基础功能 ModelArts Standard支持通过Console控制台的可视化界面创建训练作业，创建时基于算法来源和训练框架又区分多种创建方式，具体请参见表2。 ModelArts
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B单机单卡。 表1 环境要求 模型 版本 CANN cann_8.0.rc1 PyTorch pytorch_2.1.0 获取镜像 表2 获取镜像 分类 名称 获取路径 基础镜像 西南-贵阳一：swr.cn-southwest-2
一些常用的指标，如准确率、召回率、AUC等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 部署模型 模型的开发训练，是基于之前的已有数据（有可能是测试数据），而在得到一个满意的模型之后，需要将其应用到正式的实际数据或新产生数据中，进行预测、评价、或以可视化和报表的形式把数据中的高价值信息以精辟
训练数据是算法开发中必不可少的输入。“输入”参数建议设置为“data_url”，表示数据输入来源，也支持用户根据1的算法代码自定义代码参数。 模型训练结束后，训练模型以及相关输出信息需保存在OBS路径。“输出”数据默认配置为模型输出，代码参数为“train_url”，也支持用户根据1的算法代码自定义输出路径参数。
“停止”按钮。 停止Workflow后，关联的训练作业和在线服务也会停止。 复制Workflow 某条工作流，目前只能存在一个正在运行的实例，如果用户想要使同一个工作流同时运行多次，可以使用复制工作流的功能。单击列表页的操作栏“更多”，选择“复制”，出现复制Workflow弹窗，
步骤请参考创建资源池。 资源规格要求： 计算规格：用户可参考表1。 硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。 Ascend: 8*ascend-snt9b表示昇腾8卡。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。
会导致频繁的容器镜像构建操作。 不建议在容器内再创建多个conda env。因为容器已经能满足隔离需求，没有必要再通过conda env做隔离。 本教程通过打包conda env来构建环境，也可以通过pip install、conda install等方式安装conda环境的依赖。
应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度，不代表最佳性能。 以llama2-13b为例，NPU卡显存为
填写ascend_vllm文件夹绝对路径。 高阶配置（可选）。 词表切分。 在分布式场景下，默认不使用词表切分能提升推理性能，同时也会增加单卡的显存占用。不建议开启词表并行，如确需使用词表切分，配置以下环境变量： export USE_VOCAB_PARALLEL=1 #打开词表切分开关 unset USE_VOCAB_PARALLEL
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 表1 环境要求 名称 版本 CANN cann_8.0.rc2 PyTorch pytorch_2.1.0 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-3rdAIGC-6
步骤请参考创建资源池。 资源规格要求： 计算规格：用户可参考表1。 硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。 Ascend: 8*ascend-snt9b表示昇腾8卡。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。
步骤请参考创建资源池。 资源规格要求： 计算规格：用户可参考表1。 硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。 Ascend: 8*ascend-snt9b表示昇腾8卡。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。
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