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在ModelArts控制台，单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资源池，计算节点规格选择snt9b，部署超时时间建议设置为40分钟。此处仅介绍关键参数，更多详细参数解释请参见部署在线服务。 图3 部署在线服务-专属资源池
在ModelArts控制台，单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资源池，计算节点规格选择snt9b，部署超时时间建议设置为40分钟。此处仅介绍关键参数，更多详细参数解释请参见部署在线服务。 图3 部署在线服务-专属资源池
BF16和FP16说明 在大模型训练中，BF16（Brain Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢
BF16和FP16说明 在大模型训练中，BF16（Brain Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢
BF16和FP16说明 在大模型训练中，BF16（Brain Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢
BF16和FP16说明 在大模型训练中，BF16（Brain Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数，用来确认对应卡数已经挂载 npu-smi info -t
运行时长进行收费。 “专属资源池”按实际情况选择已创建的专属资源池。如果没有专属资源，需要单独购买并创建。 说明： 如果您购买的专属池是单节点的Tnt004规格：GPU: 1*tnt004 | CPU: 8 核 32GiB (modelarts.vm.gpu._tnt004u8)
"cn-north-1" } } } } 其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写： iam_endpoint为IAM的终端节点。 user_name为IAM用户名。 user_password为用户登录密码。 domain_name为用户所属的账号名。 cn-no
tensorflow/data/mnist.npz”，获取方式设置为“超参”。 资源池：选择公共资源池。 资源类型：选择GPU规格。 计算节点个数：1个。 永久保存日志：打开。 作业日志路径：设置为OBS中存放训练日志的路径。例如：“obs://test-modelarts/mindspore-gpu/log/”。
train_instance_type 是 String 训练作业选择的资源规格，请参考查询资源规格列表 train_instance_count 是 int 训练作业计算节点个数。 framework_type 否 String 训练作业选择的引擎规格，请参考查询引擎规格列表。 framework_version
可执行如下命令查看网卡状态。 for i in {0..7};do hccn_tool -i ${i} -link -g;done 可执行如下命令查看单节点内网卡IP连通性。 for i in $(seq 0 7);do hccn_tool -i $i -net_health -g;done 容器化个人调测环境搭建
"cn-north-1" } } } } 其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写： iam_endpoint为IAM的终端节点。 user_name为IAM用户名。 user_password为用户登录密码。 domain_name为用户所属的帐号名。 cn-no
“名称”：按照界面提示规则自定义一个在线服务的名称，也可以使用默认值。 “资源池”：选择“公共资源池”。 “模型来源”和“选择模型及版本”：会自动选择模型和版本号。 “计算节点规格”：在下拉框中选择“限时免费”资源，勾选并阅读免费规格说明。 其他参数可使用默认值。 如果限时免费资源售罄，建议选择收费CPU资源进行
运行模型需要的环境变量键值对，可选填，默认为空。为确保您的数据安全，在环境变量中，请勿输入敏感信息。 instance_count 否 Integer 模型部署的实例数，即计算节点的个数。 model_id 否 String 模型ID。 specification 否 String 在线服务的资源规格。详见部署服务 weight
发布Workflow到ModelArts 发布Workflow到ModelArts有两种方式，这两种方式的区别在发布Workflow至运行态后，需要在Workflow页面配置输入输出等参数；而发布Workflow至运行态并运行通过对代码进行改造，用户直接在SDK侧发布并运行工作流，节省了前往控制台进行配置运行的操作。
在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资源池，计算节点规格选择snt9b，部署超时时间建议设置为40分钟。此处仅介绍关键参数，更多详细参数解释请参见部署在线服务。 图6 部署在线服务-专属资源池
在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资源池，计算节点规格选择snt9b，部署超时时间建议设置为40分钟。此处仅介绍关键参数，更多详细参数解释请参见部署在线服务。 图6 部署在线服务-专属资源池
如何在ModelArts的Notebook中上传下载OBS文件？ 在Notebook中可以通过调用ModelArts的Moxing接口或者SDK接口与OBS交互，将Notebook中的文件上传至OBS，或者下载OBS中的文件至Notebook中。 图1 Notebook中上传下载OBS文件
运行模型需要的环境变量键值对，可选填，默认为空。为确保您的数据安全，在环境变量中，请勿输入敏感信息。 instance_count Integer 模型部署的实例数，即计算节点的个数。 model_id String 模型ID。 specification String 在线服务的资源规格。详见部署服务 weight
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