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由于Server为一台裸金属服务器，因此需要先购买资源后才能使用。 首先请联系客户经理确认Server资源方案，部分规格为受限规格，因此需要申请开通您所需的资源规格。 Server所需资源可能会超出华为云默认提供的资源配额（如ECS、EIP、SFS），因此需要提交工单提升资源配额。
ModelArts支持使用ECS创建专属资源池吗？ 不支持。创建资源池时，只能选择界面提供的“未售罄”节点规格进行创建。专属资源池的节点规格后台是对应的ECS资源，但是无法使用账号下购买的ECS，作为ModelArts专属资源池。 父主题： Standard专属资源池
申请的资源中包含受限购买的资源规格，导致购买失败？ 当前modelarts.bm.npu.arm.8snt9b3.d为受限购买，需要提前联系ModelArts运营或提工单申请开通资源规格。 图2 报错信息 ECS、EVS配额不足，导致创建失败？ 集群所需的ECS实例数、内存大小、CPU核数和
单击资产名称，进入资产详情页。 在资产详情页，单击“下架”，在弹窗中单击“确定”。即可将资产下架。 删除数据集 当资产不使用时，支持删除，释放AI Gallery仓库的存储空间。 在资产详情页，选择“设置”页签。 在“删除资产”处，单击“删除”按钮，确认后资产将被删除。 删除操作
install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools
MetricObject 参数 参数类型 描述 metric String 运行指标，可选值如下： cpuUsage：CPU使用率 memUsage：物理内存使用率 gpuUtil：GPU使用率 gpuMemUsage：显存使用率 npuUtil：NPU使用率 npuMemUsage：NPU显存使用率
例如：安装的依赖包、“/home/ma-user”目录 不会被保存的目录：容器启动时动态连接到宿主机的挂载目录或数据卷，这些内容不会被保存在镜像中。可以通过df -h命令查看挂载的动态目录，非“/”路径下的不会保存。 例如：持久化存储的部分“home/ma-user/work”目录的内容不会保存在最终产生的
例如：安装的依赖包、“/home/ma-user”目录 不会被保存的目录：容器启动时动态连接到宿主机的挂载目录或数据卷，这些内容不会被保存在镜像中。可以通过df -h命令查看挂载的动态目录，非“/”路径下的不会保存。 例如：持久化存储的部分“home/ma-user/work”目录的内容不会保存在最终产生的
install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools
sh复制到容器之后，需要添加“x”可执行权限。 bash: /bin/ln: Permission denied 因安全问题，不支持用户开通使用In命令。 bash:/home/ma-user/.pip/pip.conf：Permission Denied 因从V1切换到V2时，ma-user的uid仍是1102未改变导致。
235:20202/jobmng/custom-cpu-base:1.0” user_command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。形式为：“bash /home/work/run_train.sh python /home/work/user-job-dir/app/train
页查看到挂载结果。 代码调试。 打开Notebook，打开Terminal，进入步骤7中挂载的目录。 cd /data/demo 执行训练命令： /home/ma-user/anaconda3/envs/pytorch/bin/python main.py -a resnet50
训练容器中预置的环境变量 训练容器中预置的环境变量如下面表格所示，包括表1、表2、表3、表4、表5、表6、表7。 此处的环境变量取值仅为示例，涉及不同规格、引擎、Region可能取值不一样，此处仅供参考。 表1 路径相关环境变量 变量名 说明 示例 PATH 可执行文件路径，已包含常用的可执行文件路径。
算法的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot.py”。应与code_dir一同出现。 command 否 String 自定义镜像算法的容器启动命令。 parameters 否 Array of Parameters objects 算法的运行参数。 inputs 否 Array of
s_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二：用户在Notebook中直接编辑s
s_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二：用户在Notebook中直接编辑s
则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。 运行命令示例： 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv)
s_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二：用户在Notebook中直接编辑s
启动脚本，建立线程池发送请求，并汇总结果 ├── service_predict.py # 发送请求的服务 执行精度测试启动脚本eval_test.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python eval_test.py \ --max_workers=1 \ --servic
必须大于0，不配置默认值为1。当小于1时，代表滚动升级时增加的实例数的百分比；当大于1时，代表滚动升级时最大扩容的实例数。 max_unavailable Float 必须大于0，不配置默认值为0。当小于1时，代表滚动升级时允许缩容的实例数的百分比；当大于1时，代表滚动升级时允许缩容的实例数。 ter
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