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String EFS专属存储盘uri，只有当category为EFS，同时ownership为DEDICATED时必填。 登录弹性文件服务控制台，在文件系统列表中，单击文件系统名称进入详情页。其中，“共享路径”即为此参数的参数值。 id 否 String EFS专属存储盘ID，只有当cat
env。 在Notebook的Terminal中执行如下命令。其中，my-env是虚拟环境名称，用户可自定义。conda详细参数可参考conda官网。 conda create --quiet --yes -n my-env python=3.6.5 创建完成后，执行conda info
不同的计费模式的消费情况。 此案例中的单价仅为示例，且计算出的费用为估算值。单价的变动和实际场景中计算出来的费用可能会有偏差。请以华为云官网发布的数据为准。 在使用ModelArts进行AI开发时，会将数据保存至OBS、EVS或SFS中，此时会产生单独的存储计费，具体费用以OBS、EVS和SFS的计费标准为准。
instance_id，npu Snt9B Snt9C 40 npu_network_port_link_status NPU网口link状态 NPU卡的对应网口link状态 - 0：UP 1：DOWN instance_id，npu 41 npu_roce_tx_rate NPU网卡上行速率
使用自定义镜像训练模型时，训练作业在容器中的挂载点参考如表2所示。 表2 训练作业挂载点介绍 挂载点 是否只读 备注 /xxx 否 专属池使用SFS盘挂载的目录，路径由客户自己指定。 /home/ma-user/modelarts 否 空文件夹，建议用户主要用这个目录。 /cache 否
公网端口：建议选择区间为20000-30000，保证该端口号不冲突。 实例类型：单击“服务器”，选择Server服务器。 网卡：选择服务器网卡。。 私网端口：端口号22。 单击“确定”。 父主题： Lite Server资源配置
名（当前CCE不支持挂载子目录）。 如果type为“evs”类型，该值不需要填写。 volume_size 否 Integer EVS存储盘大小，最小为5GB，最大为4096GB，缺省值为5GB；如果type为OBS类型，该值不需要填写。 mount_path 否 String
"ignore_eos": false, "stream": false }' 服务的API与vLLM官网相同，此处介绍关键参数。详细参数解释请参见官网https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html。 e
基础镜像一般选用“ubuntu 18.04”的官方镜像，或者nvidia官方提供的带cuda驱动的镜像。相关镜像直接到dockerhub官网查找即可。 构建流程：安装所需的apt包、驱动，配置ma-user用户、导入conda环境、配置Notebook依赖。 推荐使用Docker
模型训练中的精度问题。 支持精度预检，可扫描训练模型中的所有API进行API复现，给出精度情况的诊断和分析。 精度比对，对PyTorch整网API粒度的数据dump、精度比对，进而定位训练场景下的精度问题 支持溢出检测功能，判断是否存在输入正常但输出存在溢出的API，从而判断是否为正常溢出。
"use_beam_search":true, "best_of":2, "length_penalty":2 }' 服务的API与vLLM官网相同，此处介绍关键参数。详细参数解释请参见官网https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html。 表1
co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step3 权重格式离线转换（可选）
kps:domainKeypairs:list kps:domainKeypairs:createkmskey KMS kms:cmk:list 挂载SFS Turbo盘 SFS Turbo SFS Turbo FullAccess 子账号对SFS目录的读写操作权限。专属池Notebook实例挂载SFS（公共
"use_beam_search":true, "best_of":2, "length_penalty":2 }' 服务的API与vLLM官网相同，此处介绍关键参数。详细参数解释请参见官网https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html。 表1
"use_beam_search":true, "best_of":2, "length_penalty":2 }' 服务的API与vLLM官网相同，此处介绍关键参数。详细参数解释请参见官网https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html。 表1
co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step3 权重格式离线转换（可选）
co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step3 权重格式离线转换（可选）
参考线下容器镜像构建及调试章节，构建容器镜像并调试，镜像构建及调试与单机单卡相同。 上传镜像，参考单机单卡训练的上传镜像章节操作。 准备数据 登录coco数据集下载官网地址：https://cocodataset.org/#download 下载coco2017数据集的Train（18GB）、Val images（1GB）、Train/Val
必选，根据不同的资源类型，选择所需的资源规格。 当“输入”参数选择“数据存储位置”时，在选择资源池规格时可以单击右侧的“获取输入数据大小”，检查输入数据的大小是否超出数据盘的容量限制，避免训练过程中出现内存不足的情况。 须知： 资源规格为“GPU:n*tnt004”（n表示具体数字）的资源不支持多进程的训练作业。
Python *.*.* 检查是否已安装Python通用包管理工具pip。如果Python安装过程中没有安装通用包管理工具pip，则参见pip官网完成pip安装，推荐pip版本小于24.0。 在本地环境执行命令pip --version，显示如下内容说明pip已安装。 C:\Users\xxx>pip
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