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如下以创建uuid为2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d186b0e93e4f的训练作业对应worker-0镜像保存任务为例。 POST https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d1
String 内置属性：三元组关系标签的指向实体类型，创建关系标签时必须指定，该参数仅文本三元组数据集使用。 请求示例 获取样本搜索条件 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/data-annotations/search-condition
Integer 磁盘大小。 unit String 磁盘大小单位。 请求示例 如下以查询北京四训练作业所有的CPU公共资源规格为例。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-job-flavors?flavor_type=CPU 响应示例
如下以查询uuid为2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d186b0e93e4f的训练作业对应worker-0日志内容为例。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d1
训练作业”页面，等待训练作业完成。 训练作业运行需要几分钟时间，请耐心等待。根据经验，选择样例数据集，使用GPU资源运行，预计3分钟左右可完成。 当训练作业的状态变更为“已完成”时，表示已运行结束。 您可以单击训练作业名称，进入详情页面，了解训练作业的“配置信息”、“日志”、“资源占用情况”和“评估结果
介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
index-url = https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple trusted-host = repo.huaweicloud.com timeout = 120 在华为开源镜像站https://mirrors.huaweicloud
ingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 Step2 配置pod 在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件
进行的毫秒数，使得本次Token解码能与下一次模型推理并行计算，从而减少总推理时延。该参数需要设置环境变量DEFER_DECODE=1才能生效。 export USE_VOCAB_PARALLEL=1 # 是否使用词表并行；默认值为1表示开启并行，取值为0表示关闭并行。对于词表
户可以根据需要选择镜像。在右侧搜索框中输入镜像名称关键字，可快速查找镜像。 Notebook运行停止后，可以在同一个Notebook实例中变更镜像。 “资源类型” 支持公共资源池和专属资源池。 “公共资源池”无需单独购买，即开即用，按需付费，即按您的Notebook实例运行时长进行收费。
py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
#构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
此处下拉框有4个选项，分别是： Code（写python代码），Markdown（写Markdown代码，通常用于注释），Raw（一个转换工具），-（不修改）。 查看代码历史版本。 git插件，图标显示灰色表示当前Region不支持。 当前的资源规格。 单击可以选择Kernel。
得到的模型、本地开发的模型部署为AI应用，并进行统一管理。 同时，为方便能够将模型部署在不同的设备上，ModelArts还提供了模型转换能力，转换后的模型可应用于Ascend类型。 发布区域：华北-北京一、华北-北京四、华北-乌兰察布一、华东-上海一、华南-广州、西南-贵阳一、中
/home/work/user-job-dir/app/train.py {python_file_parameter}”。 请求示例 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-job-configs?per_page=10&page=1&
kubernetes会根据config.yaml文件中配置的卡数分配资源给pod，如下图所示由于配置了1卡因此在容器中只会显示1卡，说明配置生效。 图2 查看卡信息 修改pod的卡数。由于本案例中为分布式训练，因此所需卡数修改为8卡。 删除已创建的pod。 kubectl delete
${container_name} bash 步骤二 安装依赖和模型包 安装Diffusers相关依赖。 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple diffusers bottle invisible_watermark
#构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
#构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
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