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在目标模型服务右侧，单击操作列的“更多 > 服务升级”。 在“服务升级”页面，配置升级参数。 “模型设置”：选择原模型下的其他模型版本。 其他参数不可修改，但可以了解原模型服务的配置。 配置完成后，单击“提交”启动服务升级。 父主题： 管理我的服务
安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码 父主题： 训练脚本说明
本文档提供的调测代码是以PyTorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。 DataParallel进行单机多卡训练的优缺点 代码简单：仅需修改一行代码。 通信瓶颈 ：负责reducer的GPU更新模型参数后分发到不同的GPU，因此有较大的通信开销。
loud-LLM/llm_train/AscendSpeed 编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件，修改git命令，填写自己的git账户信息。 git config --global user.email "you@example.com" &&
rl}参见表2 获取软件和镜像。 docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" export container_work_dir="自定义挂载到容器内的工作目录"
下步骤排查。 解决方案 排查/home/ma-user权限，建议将该目录权限设置为755或750，权限不能过于宽松，以保证用户隔离和安全。修改方法如下。 chomd 755 /home/ma-user chomd 750 /home/ma-user 排查密钥是否是和实例绑定的一致。
5/bge-base-en-v1.5模型，使用openai启动服务，发送推理请求使用的是接口curl -X POST http://localhost:port/v1/embedding。 表1 基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 序号 模型名 32GB显存 64GB显存 最小卡数
安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码 父主题： 训练脚本说明
\ #投机小模型使用的卡数，通常设置为1 --tensor-parallel-size=1 \ --host 0.0.0.0 \ --port 9999 \ --dtype auto \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --served-model-name
ma/customize_from_ubuntu_18.04_to_modelarts”下。 图3 查询Dockerfile的路径 Dockerfile命令修改为相对路径，举例如下： COPY ./mindspore-2.1.0-cp39-cp39-linux_aarch64.whl /tmp/mindspore-2
500steps保存一次，如果磁盘空间较小，这个值可以改大到5000，避免磁盘空间写满，导致训练失败终止。 checkpoint保存频率的修改命令如下： --checkpointing_steps=5000 训练执行成功如下图所示。 图1 训练执行成功 父主题： SD1.5&SDXL
处理”，进入“数据处理”页面。 在数据处理列表中，单击数据处理任务名称，进入数据处理任务的版本管理页面。您可以在该页面进行数据处理任务的“修改”与“删除”。 图1 数据处理版本管理页面 您可以在版本管理页面，通过切换页签查看“配置信息”、“日志”和“结果展示”。 图2 日志页面 图3
-LLM/llm_train/AscendSpeed 编辑llm_train/AscendFactoryry中的Dockerfile文件，修改git命令，填写自己的git账户信息。 git config --global user.email "you@example.com" &&
主机用root权限执行命令进行修改 docker exec -u root:root 39c9ceedb1f6 bash -c "chown -R ma-user:ma-user /cache" 针对调试中遇到的错误，可以直接在容器实例里修改，修改结果可以通过commit命令持久化。
ndream2目录下，修改目录权限后，复制到容器中。 mkdir /home/temp #创建一个空目录，将下载的模型包存放在宿主机/home/temp/moondream2目录下 chmod -R 777 moondream2 #修改moondream2目录权限
-LLM/llm_train/AscendSpeed 编辑llm_train/AscendFactoryry中的Dockerfile文件，修改git命令，填写自己的git账户信息。 git config --global user.email "you@example.com" &&
\ #投机小模型使用的卡数，通常设置为1 --tensor-parallel-size=1 \ --host 0.0.0.0 \ --port 9999 \ --dtype auto \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --served-model-name
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh && python main.py --port 30027 --listen 0.0.0.0 --force-fp16 基于dockerfile进行build docker build
参数 参数类型 描述 update_time String 本次更新时间，仅触发服务配置升级时会返回，比如修改config参数，可根据此时间从服务更新记录中过滤出此次的更新结果；修改描述或启停服务不会返回此参数。 resource_ids String 更新的资源ID。 状态码：400
equal”时，按照堆栈信息，将对应的行数的数据类型修改为匹配的类型。 图1 报错信息 处理该问题时，pipeline_onnx_stable_diffusion_img2img_mslite.py文件的第454行修改如下： 图2 修改内容 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
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