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训练管理（旧版） 训练作业 训练作业参数配置 可视化作业 资源和引擎规格接口 作业状态参考 父主题： 历史API
取值范围大于0并且大于等于(endTimeInMillis - startTimeInMillis) / (60 * 1000) - 1 当开始时间与结束时间都设置为-1时，系统会将结束时间设置为当前时间UTC毫秒值，并按(endTimeInMillis - durationInMinutes * 60 * 1000)计算开始时间。如：-1
件地址。 prefix_name：预训练json文件的前缀字段名称，例如：您是一个xxx专家，您需要回答下面问题。prefix_name可设置为None，此时预训练数据集只有input和output两段输入。 input_name：预训练json文件的指令输入字段名称，例如：请问苹果是什么颜色。
格式的模板： 支持Alpaca格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 AlpacaStyleInstructionHandler 支持Sharegpt格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 SharegptStyleInstructionHandler 已支持的系列模型模板：
件地址。 prefix_name：预训练json文件的前缀字段名称，例如：您是一个xxx专家，您需要回答下面问题。prefix_name可设置为None，此时预训练数据集只有input和output两段输入。 input_name：预训练json文件的指令输入字段名称，例如：请问苹果是什么颜色。
件地址。 prefix_name：预训练json文件的前缀字段名称，例如：您是一个xxx专家，您需要回答下面问题。prefix_name可设置为None，此时预训练数据集只有input和output两段输入。 input_name：预训练json文件的指令输入字段名称，例如：请问苹果是什么颜色。
service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install] WantedBy=multi-user
scheduler实例中NODE_PORTS=8088,8089；端口设置顺序必须与global rank table文件中各全量和增量节点顺序一致，否则会报错。 Step9 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 通过OpenAI服务API接口启动服务使
scheduler实例中NODE_PORTS=8088,8089；端口设置顺序必须与global rank table文件中各全量和增量节点顺序一致，否则会报错。 步骤九 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 通过OpenAI服务API接口启动服务使用
CPU架构的自定义镜像分别只能运行于对应CPU架构的规格中。 执行如下命令，查看自定义镜像的CPU架构。 docker inspect {自定义镜像地址} | grep Architecture ARM CPU架构的自定义镜像，上述命令回显如下。 "Architecture": "arm64" 规格中带有ARM字样的显示，为ARM
“/”根目录，是docker中配置项“base size”，默认是10G，云上统一改为50G。 “/cache”目录满了，一般是3.5T存储空间满了，具体规格的空间大小可参见训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小。 处理方法 如果在训练作业的工作目录下有core文件生成，可以在启动脚本最前面加上如下代码，来关闭core文件产生。
transformers sentencepiece #安装量化工具依赖 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs
时出现。 engine_id 是 Long 训练作业选择的引擎规格ID，默认为“1”。填入model_id后app_url/boot_file_url和engine_id无需填写。请从查询作业引擎规格接口获取引擎规格ID。 model_id 是 Long 训练作业的内置模型ID。
Lite进行推理时一般需要先设置目标设备的上下文信息，然后构建推理模型，获取输入数据，模型预测并得到最终的结果。一个基础的推理框架写法如下所示： # base_mslite_demo.py import mindspore_lite as mslite # 设置目标设备上下文为Ascend，指定device_id为0。
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 为指定服务添加标签。设置TMS标签的key为“test”和“model_version”，TMS标签的value为“service-gpu”和“0.1”。 htt
术支持。 适配的Cann版本是cann_8.0.rc3。 资源规格要求 ModelArts Lite DevServer或ModelArts Standard专属资源池的资源： 使用Ascend Snt9B单机单卡规格。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 软件配套版本
Gallery中的AI应用 使用AI Gallery微调大师训练模型 使用AI Gallery在线推理服务部署模型 Gallery CLI配置工具指南 计算规格说明
服务管理 通过patch操作对服务进行更新 查询服务监控信息 查询服务列表 部署服务 查询支持的服务部署规格 查询服务详情 更新服务配置 删除服务 更新模型服务的单个属性 查询专属资源池列表 查询服务事件日志 启动停止边缘节点服务实例 查询服务更新日志 添加资源标签 删除资源标签
service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install] WantedBy=multi-user
model_args：标志向模型构造函数提供额外参数，比如指定运行模型的数据类型； vllm_path是模型权重路径； max_model_len 是最大模型长度，默认设置为4096； gpu_memory_utilization是gpu利用率，如果模型出现oom报错，调小参数； tensor_parallel_size是使用的卡数；
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