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Downloading VS Code Server locally"超过10分钟以上，如何解决？ 问题现象 原因分析 当前本地网络原因，导致远程自动安装VS Code Server时间过长。 解决方法 打开VS Code，选择“Help>About”，并记下“Commit”的ID码。 确认
ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试，请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台，在贵阳一区域，进入开发环境的Notebook界
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原因分析二 本地系统为Linux，由于使用root用户安装VS Code，打开VS Code显示信息It is not recommended to run Code as root user 解决方法二 请使用非root用户安装VS Code后，回到ModelArts控制台界面再次单击界面上的“VS
存储的是节点名称；此时if_then_steps中的step跳过不执行。 使用案例 根据需求参考简单示例或进阶示例。 简单示例 通过参数配置实现 import modelarts.workflow as wf left_value = wf.Placeholder(name="left_value"
ModelArts的Notebook是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf
管理API Key 在调用MaaS部署的模型服务时，需要填写API Key用于接口的鉴权认证。本文介绍如何创建或删除API Key。 创建API Key 登录ModelArts Studio控制台，在顶部导航栏选择目标区域。 在左侧导航栏，单击“API Key管理”。 在“API
Code。VS Code安装请参考安装VS Code软件。 图4 下载并安装VS Code 如果用户之前未安装过ModelArts VS Code插件，此时会弹出安装提示，请单击“Install and Open”进行安装；如果之前已经安装过插件，则不会有该提示，请跳过此步骤，直接执行5。 图5
ckpoint信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码，使能读取前一次训练保存的预训练模型。 原有训练参数配置表1断点续训练中新加MODEL_PATH参数，并修改TRAIN_ITERS参数值。 表1 断点续训练修改参数 参数 参考值 参数说明 CKPT_LOAD_DIR
/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ 修改断点续训练参数。断点续训前，需要在原有训练参数配置表1中新加“MODEL_PATH”参数，并修改“TRAIN_ITERS”参数和“RUN_TYPE”参数。 表1 断点续训练修改参数 参数 参考值
Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试，请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台，在贵阳一区域，进入开发环境的Notebook界
驱动升级 NPU升级。 节点正在执行NPU驱动升级。 A200008 节点管理 节点准入 准入检测。 节点正在进行节点准入检测，包括基本的节点配置检查和简单的业务验证。 A050933 节点管理 容错Failover 当节点具有该污点时，会将节点上容错（Failover）业务迁移走。
/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ 修改断点续训练参数。断点续训前，需要在原有训练参数配置表1中新加“MODEL_PATH”参数，并修改“TRAIN_ITERS”参数和“RUN_TYPE”参数。 表1 断点续训练修改参数 参数 示例值
型开发、训练、管理、部署功能，可灵活使用其中一个或多个功能。 支持本地IDE+ModelArts 插件远程开发能力，线上线下协同开发，开发训练一体化架构，支持大模型分布式部署及推理。 统一管理AI开发全流程，提升开发效率，记录模型构建实验全流程。 多场景部署，灵活满足业务需求 支持云端/边端部署等多种生产环境。
型在ModelArts Lite 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。
Gallery、发布数据集到AI Gallery。对于支持部署为AI应用的AI Gallery模型，可将此模型部署为AI应用，具体可参见将AI Gallery中的模型部署为AI应用。 发布后的资产，可通过微调大师训练模型和在线推理服务部署模型，具体可参见使用AI Gallery微调大师训练模型、使用AI
训练的小模型进行eagle推理。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装 EAGLE。 bash build.sh
metadata metadata object 算法的元数据，描述算法基本信息。 job_config job_config object 算法配置信息，如启动文件等。 resource_requirements Array of resource_requirements objects
训练的小模型进行eagle推理。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装 EAGLE。 bash build.sh
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