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资源池 > 弹性集群Cluster”页面，进入“Standard资源池”页签中，单击资源名称进入资源详情。 在资源详情页，切换到“规格”页签，在规格列表中复制“计量ID”。 图5 复制计量ID 进入“费用中心 > 流水和明细账单”页面。 选择“明细账单”，在账单列表中，在筛选条件
随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b
、网关，配置网络检测对象IP和查询LLDP信息等。 Atlas 800训练服务器备件查询助手 备件查询助手可以帮助您查询服务器的所有部件、规格描述，数量等详细信息。 打开网站后请输入SN编码“2102313LNR10P5100077”， 若失效可以提工单至华为云ModelArts查询。
命令，将必要的内核模块加载到系统中。但有时候也可能需要手动执行该命令。例如，在更新了NVIDIA驱动后，需要重新加载新版本的内核模块才能使变更生效。 此外，如果使用了多个NVIDIA显卡，每个显卡都需要加载相应的内核模块才能正常工作。在这种情况下，也需要手动执行“nvidia-m
BS桶名称）。预下载至本地目录选择“不下载”。 “资源类型”：选择GPU单卡的规格。如果有免费GPU规格，可以选择免费规格进行训练。 其他参数保持默认即可。 本样例代码为单机单卡场景，选择GPU多卡规格会导致训练失败。 单击“提交”，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“确定”。
导入Manifest时，path必须精确到具体Manifest文件。 导入为目录时，目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、图像分割、文本分类、声音分类和表格数据集。 字符限制：不允许出现的特殊字符有换行符(\n)、回车符(\r)、制表符(\t)。 annotation_config 否 表4 数据标注格式的说明
W8A16量化 什么是W8A16量化 使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 约束限制 只支持GPTQ W8A16 perchannel量化，只支持desc_act=false。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表。 步骤一：量化模型权重
Server上的微调方案，包括sft全参和lora 微调。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.907版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts
l的时间。 更高效的显存使用：当正在处理的请求相互之间存在公共前缀时，公共前缀部分的KV Cache可以共用，不必重复占用多份显存。 约束限制 该特性不能和Chunked-prefill、KV Cache量化特性同时使用。 该特性暂不支持与LoRA特性配合。 多模态模型暂不支持prefix
如果机器与容器镜像仓库在同一区域，则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域，则上传镜像走公网链路，机器需要绑定弹性公网IP。 约束与限制 使用客户端上传镜像，镜像的每个layer大小不能大于10G。 上传镜像的容器引擎客户端版本必须为1.11.2及以上。 操作步骤 连接容器镜像服务。
PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True；允许分配器最初创建一个段，然后在以后需要更多内存时扩展它的大小。开启时可能提升模型性能。报错则关闭。 --chat-template：对话构建模板，可选参数。如： （1）llava ch
搜索业务所需的免费Workflow，请参见查找和收藏资产。 单击目标Workflow进入详情页面。 在详情页面您可以查看Workflow的“描述”、“交付”、“版本”、“限制”和“评论”等信息。 在详情页面单击“订阅”。 如果订阅的是非华为云官方资产，则会弹出“温馨提示”页面，勾选并阅读《数据安全与隐私风险承担条款》和《华为云AI
随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b
PPO强化学习(Proximal Policy Optimization)：是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。
PPO强化学习(Proximal Policy Optimization)：是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。
100，数量需和--request-rate的数量对应 --max-tokens：输入+输出限制的最大长度，模型启动参数--max-input-length值需要大于该值 --max-prompt-tokens：输入限制的最大长度，推理时最大输入tokens数量，模型启动参数--max-tota
100，数量需和--request-rate的数量对应。 --max-tokens：输入+输出限制的最大长度，模型启动参数--max-input-length值需要大于该值。 --max-prompt-tokens：输入限制的最大长度，推理时最大输入tokens数量，模型启动参数--max-tota
PPO强化学习(Proximal Policy Optimization)：是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。
object 订阅信息。 consume_limit Long 订阅限制。 current_consume Long 当前订阅。 current_date String 当前时间。 limit_enable Boolean 限制标记。 created_at String 创建时间。 表30
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