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qwen2-72b glm4-9b LLM开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906） LLM开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906） 支持如下模型适配PyTorch-NPU的推理。 llama-7B
directory 原因分析 出现该问题的可能原因如下： [Errno 13]Permission denied: '/xxx/xxxx' 上传数据时文件所属与文件权限未修改，导致训练作业以work用户组访问时没有权限了。 在代码目录中的.sh复制到容器之后，需要添加“x”可执行权限。 bash:
误，导致tensorboard启动失败。 启动tensorboard对应的summary目录过大，导致tensorboard加载summary导致OOM。 处理方法 检查summary目录是否存在其他文件，如有请删除。 检查summary目的文件是否过大（比如大于5GB），如果有请减小summary。
管理我的服务 修改MaaS模型服务 更新MaaS模型服务的模型权重
方法1：使用导入功能。将图片上传至OBS任意目录，通过“从OBS目录导入”方式导入到已有数据集。 方法2：使用同步数据源功能。将图片上传到数据集输入目录下（或者其子目录），单击数据集详情页中的“同步数据源”将新增图片导入。需注意的是，同步数据源同时也会将OBS已删除的文件从数据集也删除，请谨慎操作。
首先需要确认从AI Gallery下载的数据格式，比如压缩包、excel文件等会被忽略，支持格式详情： 数据集类型 标注类型 创建数据集 导入数据 导出数据 发布数据集 修改数据集 管理版本 自动分组 数据特征 文件型 图像分类 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 物体检测
用多进程方式使用Mox下载数据。此时子进程会不断销毁重建，Mox也就会不断的被导入，导致打印很多Mox的版本信息。 处理方法 为避免训练作业Pytorch Mox日志反复输出的问题，需要您在“启动文件”中添加如下代码，当“MOX_SILENT_MODE = “1””时，可在日志中屏蔽mox的版本信息：
falcon-11B glm4-9b LLM开源大模型基于DevServer适配ModelLinkPyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于DevServer适配LLamaFactory PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch
moxing framework的数据下载加速特性。加速特性适用场景为：文件数在100w~1000w的场景、单个大文件及文件大小大于20GB的场景。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型训练 > 训练作业”，进入训练作业管理页面。 单击右上角“创建训练作业”
查询服务事件日志 功能介绍 查询服务事件日志，包含服务的操作记录及部署过程中的关键动作、部署失败原因。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1
JupyterLab默认工作路径是什么？ 带OBS存储的Notebook实例 JupyterLab文件默认存储路径，为创建Notebook时指定的OBS路径。 在文件列表的所有文件读写操作都是基于所选择的OBS路径下的内容操作的，跟当前实例空间没有关系。如果用户需要将内容同步到实
falcon-11B LLM开源大模型基于DevServer适配ModelLinkPyTorch NPU训练指导（6.3.907） LLM开源大模型基于DevServer适配LLamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907） LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch
glm4-9b LLM开源大模型基于DevServer适配ModelLinkPyTorch NPU训练指导（6.3.908） LLM开源大模型基于DevServer适配LLamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.908） LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch
数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。 推理速度与模型复杂度强相关，您可以尝试优化模型提高预测速度。 ModelArts中提供了模型版本管理的功能，方便溯源和模型反复调优。 图1 部署在线服务 父主题： 在线服务
在“新增访问密钥”弹窗中，填写该密钥的描述说明，单击“确定”。根据提示单击“立即下载”，下载密钥。密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中，文件名为“credentials.csv”，可打开文件查看访问密钥（Access Key Id和Secret Access Key）。 “proj
w”>“Import”。 导入DashBoards模板。 复制准备工作提供的模板的下载地址到浏览器中打开，复制JSON文件的内容。粘贴到DashBoards模板里，如图2所示，最后单击“Load”。 图1 复制JSON文件的内容 图2 粘贴JSON文件的内容到DashBoards模板
专属资源池关联SFS Turbo显示异常 问题现象1 专属资源池关联SFS Turbo时显示异常，关联失败。 图1 关联异常 图2 报错提示 问题现象2 网络操作解除关联SFS Turbo后状态仍显示已关联且无报错信息，而解除关联按钮置灰不可操作。同时该网络的解除关联SFS Turbo按钮置灰不可操作。
ipynb”案例后运行即可。 ResNet50模型迁移到Ascend上进行推理：通过使用MindSpore Lite对ResNet50模型在Ascend执行推理为例，向大家介绍MindSpore Lite的基础功能和用法。 图6 ResNet50模型迁移到Ascend上进行推理 Stable
发布和管理AI Gallery模型 发布和管理AI Gallery数据集 发布和管理AI Gallery项目 发布和管理AI Gallery镜像 发布和管理AI 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
zip 大模型推理框架代码包 AscendCloud-OPP-6.3.905-20240611170314.zip 算子依赖包 支持的特性 表1 本版本支持的特性说明 分类 软件包特性说明 参考文档 三方大模型，包名：AscendCloud-3rdLLM 支持如下模型适配PyTorch-NPU的训练。
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