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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；
用。 “计算节点规格”：在下拉框中选择限时免费的CPU资源，如果限时免费资源售罄，建议选择收费CPU资源进行部署。 “计算节点个数”，默认设置为“1”。 其他参数可使用默认值。 选择CPU资源部署模型会收取少量费用，具体费用以界面信息为准。 如果需要使用GPU资源部署上线，需要进
at List build-in dockerfile templates. build Build docker image in Notebook. debug Debug SWR image as a Notebook
total_count Integer 不分页的情况下，符合查询条件的总服务数量。 count Integer 当前查询结果的服务数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 services service结构数组 查询到的服务集合。 表3 service结构
鼠标移动至节点名称上，复制需要退订的实例ID。 图3 复制实例ID Server购买订单里绑定的资源ID为Server ID，与Server产品所封装的BMS/ECS ID不同，若要退订Server，需要在ModelArts控制台的“资源管理 > AI专属资源池 > 弹性节点Server”中查询对应ID。
SourceInfo 参数 是否必选 参数类型 描述 cluster_id 否 String MRS集群ID。可登录MRS控制台查看。 cluster_mode 否 String MRS集群运行模式。可选值如下： 0：普通集群 1：安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。
变化，修改用于标注的标签。支持添加、修改和删除标签。 添加标签 在“未标注”页签下，单击“标签集”右侧的加号，在弹出“新增标签”对话框中，设置“标签名称”和“标签颜色”，然后单击“确定”完成标签添加。 修改标签 在“已标注”页签中“全部标签”的下方操作列，选择需要修改的标签，单击
|──AscendSpeed # 基于AscendSpeed的训练代码 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
|──AscendSpeed # 基于AscendSpeed的训练代码 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
String 资源类型，可选值如下： Workload type String 作业所属业务类型。可选值如下： train：训练作业 namespace String 作业所属资源池名称。 name String 作业名称。 jobName String 上层业务作业名称。 uid String
parquet #预训练数据 |──{output_dir} #{OUTPUT_SAVE_DIR}或yaml文件{output_dir}参数设置值 # 自动生成数据目录结构 |── preprocessed_data |──conv
resource_requirements Array of resource_requirements objects 算法资源约束，可不设置。设置后，在算法使用于训练作业时，控制台会过滤可用的公共资源池。 advanced_config advanced_config object
total_count Integer 不分页的情况下，符合查询条件的总服务数量。 count Integer 当前查询结果的服务数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 services service结构数组 查询到的服务集合。 表3 service结构
# 原始数据目录 # 训练输出目录路径：根据{OUTPUT_SAVE_DIR}或yaml文件{output_dir}参数设置 |──{output_dir} # 输出目录，以下目录在训练过程中自动生成 |──conv
|──AscendSpeed # 基于AscendSpeed的训练代码 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
ckpt的代码，使能读取前一次训练保存的预训练模型。 在ModelArts训练中实现增量训练，建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时，设置训练“输出”参数为“train_url”，在指定的训练输出的数据存储位置中保存Checkpoint，且“预下载至本地目录”选择“下载”。选
在创建训练作业页面配置环境变量“ROUTE_PLAN”，取值为“true”，具体操作请参见管理训练容器环境变量。 代码示例 训练作业的启动脚本示例如下。 启动脚本中设置plog生成后存放在“/home/ma-user/modelarts/log/modelarts-job-{id}/worker-{ind
|──AscendSpeed # 基于AscendSpeed的训练代码 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
cn-north-4.myhuaweicloud.com/metrics/grafana/dashboards/ModelArts-Cluster-View.json 节点视图 https://cnnorth4-modelarts-sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud
远程接入管理 使用本地IDE远程SSH连接ModelArts的Notebook开发环境时，需要用到密钥对进行鉴权认证。同时支持白名单访问控制，即设置允许远程接入访问这个Notebook的IP地址。 父主题： 安全
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