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uster资源池的购买后，您即可对资源进行配置，并将数据上传至存储云服务中。当您需要使用集群资源时，可以使用kubectl工具或k8s API来下发作业。此外，ModelArts还提供了扩缩容、驱动升级等功能，方便您对集群资源进行管理。 图2 使用流程 推荐您根据以下使用流程对Lite
<exp_name> --master_addr <master_addr> --num_nodes <nodes> --rank <rank> apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job ... spec: ... tasks:
<exp_name> --master_addr <master_addr> --num_nodes <nodes> --rank <rank> apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job ... spec: ... tasks:
“策略内容”请参见ModelArts开发环境使用权限的自定义策略样例，ModelArts自定义策略中可以添加的授权项（Action）请参见《ModelArts API参考》>权限策略和授权项。 如果您需要对除ModelArts和OBS之外的其它服务授权，IAM支持服务的所有策略请参见权限策略。 在IAM控制台创建用户组并授权。
“策略内容”请参见ModelArts开发环境使用权限的自定义策略样例，ModelArts自定义策略中可以添加的授权项（Action）请参见《ModelArts API参考》>权限策略和授权项。 如果您需要对除ModelArts和OBS之外的其它服务授权，IAM支持服务的所有策略请参见权限策略。 在IAM控制台创建用户组并授权。
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档
lArts创建训练作业，则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作（无论界面操作还是API调用）。关于如何给一个用户赋权（准确讲是需要先将用户加入用户组，再面向用户组赋权），可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArt
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档
lArts创建训练作业，则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作（无论界面操作还是API调用）。关于如何给一个用户赋权（准确讲是需要先将用户加入用户组，再面向用户组赋权），可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArt
step()需要加到dataloder迭代循环的内部以保证采集单个Step迭代的Profiling数据。 更多信息，请参见Ascend PyTorch Profiler接口采集。 父主题： 性能调优
Container，SWR）是一种支持镜像全生命周期管理的服务， 提供简单易用、安全可靠的镜像管理功能，帮助您快速部署容器化服务。您可以通过界面、社区CLI和原生API上传、下载和管理容器镜像。 您制作的自定义镜像需要上传至SWR服务。ModelArts开发环境、训练和创建模型使用的自定义镜像需要从SWR服务管理列表获取。
fest信息的对象，包括Sample样本信息及其标签信息Annotation，然后将若干个样本组成Manifest。保存的时候调用save接口，将session信息传入，即可保存到指定路径。 from modelarts.dataset.format.manifest.annotation
在保存Pascal VOC的XML文件之前需要先创建包含Pascal VOC信息的对象，包括voc object信息等。保存的时候调用save_xml接口，将session信息传入，即可保存到指定路径。 from modelarts.dataset.format.voc.pascal_voc
推理代码及模型需安装的包，默认为空。从配置文件读取。 否 str model_metrics 模型精度信息，从配置文件读取。 否 str apis 模型所有的apis入参出参信息（选填），从配置文件中解析出来。 否 str initial_config 模型配置相关数据。 否 dict template
Notebook中快速使用MoXing 本文档介绍如何在ModelArts中调用MoXing Framework接口。 进入ModelArts，创建Notebook实例 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“开发空间>Notebook”，进入“Notebook”管理页面。
性能调优总体原则和思路 PyTorch在昇腾AI处理器的加速实现方式是以算子为粒度进行调用（OP-based），即通过Python与C++调用CANN层接口Ascend Computing Language（AscendCL）调用一个或几个亲和算子组合的形式，代替原有GPU的实现方式，具体逻辑模型请参考PyTorch自动迁移。
MindIE和vLLM在深度思考返回接口差异 对于DeepSeek-R1这类模型，其返回信息包含深度思考的内容。 当前MindIE接口深度思考内容和问题回答都在content字段中，类似“xxx</think>xxx“，通常</think>前面的即为深度思考内容，后面的为问题回答。MindIE接口详见MindIE推理接口。
、市场发布等业务，这些业务都基于数据集进行的。为了规范对数据集的使用，适配各个使用场景，同时兼顾数据集管理的灵活性，本文档描述数据集管理的接口和描述规范——Manifest文件。 Manifest文件中定义了标注对象和标注内容的对应关系。Manifest文件中也可以只有原始文件信
的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容：
代码和系统配置。 目前支持两种获取Profiling数据的方法，分别是通过LLM对象的start_profile、stop_profile接口和offline_profile.py脚本。 Profiling结果的格式是TensorBoard格式，可通过TensorBoard工具查看。
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