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KeypairReadOnlyAccess VPC FullAccess ECS FullAccess SFS Turbo FullAccess OBS Administrator AOM FullAccess TMS FullAccess BSS Administrator 单击“下一步”，授权范围方案选择“所有资源”。
sample_name String 根据样本名称搜索（含后缀名）。 sample_time String 样本加入到数据集时，会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引，此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下： month：搜索往前30天至今天内添加的样本 day：搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本
准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch
VS Code：利用ModelArts插件，实现VS Code远程连接Notebook示例完成远程开发，详情请见使用指导。 下文将介绍如何在ModelArts Standard上使用预置镜像创建Notebook实例。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“开发空间
使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项？ 使用华为云A系列裸金属服务器时有如下注意事项： nvidia-fabricmanager版本号必须和nvidia-driver版本号保持一致，可参考安装nvidia-fabricmanag方法。 NCCL必须和CUDA版本相匹配，可单击此处可查看配套关系和安装方法。
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试还不支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step4 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
7.6（PyTorch自带，无需关心） pytorch version : 1.X.X-cu102 CUDA Compatibility如何使用？ 当CUDA 10.2与低版本GPU驱动（440.33以下）配合使用时，可能会出现兼容问题，此时需要使用CUDA Compatibi
者账户信息，按照提示输入即可。这里推荐使用Personal Access Token授权方式，如果出现密码失效报错请参考git插件密码失效如何解决？ 图10 提交代码至GitHub仓库 完成上述操作后，可以在JupyterLab的git插件页面的History页签，看到“orig
在Notebook调试环境中部署推理服务 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。
实时推理的部署及使用流程 在创建完模型后，可以将模型部署为一个在线服务。当在线服务的状态处于“运行中”，则表示在线服务已部署成功，部署成功的在线服务，将为用户提供一个可调用的API，此API为标准Restful API。访问在线服务时，您可以根据您的业务需求，分别确认使用何种认证方式、访问
mageNet 512×512和256×256的测试中，DiT-XL/2模型实现了2.27的FID值。 下文以Dit模型为例，介绍如何在昇腾设备上如何进行模型迁移，精度及性能调优。 环境准备 迁移环境准备有以下两种方式： 表1 迁移环境准备方式 方式 说明 ModelArts Notebook
GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML 问题现象 华为云裸金属服务器，NVIDIA驱动卸载后重新安装。 （1）已卸载原有版本NVIDIA驱动和CUDA版本，且已安装新版本的NVIDIA驱动和CUDA版本
准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题：
"value": "工具参数" }, { "from": "observation", "value": "工具结果" },
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在Lite资源池列表中，单击资源池名称进入资源池详情页面。 在资源池详情页面，单击“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改、删除标签。标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 图3 标签 最多支持添加20个标签。 Lite Cluster资源池配置管理 在资源池详情页面，单击“配置管理
benchmark_serving.csv --backend：服务类型，如tgi，vllm，mindspore、openai。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --dataset：数据集路径。
port xxxxx: Connection refused”如何解决？ 报错“no such identity: C:/Users/xx /test.pem: No such file or directory”如何解决？ 报错“Bad owner or permissions
准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题：
benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务部署的IP。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
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