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集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info.json文件；请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述；具体示例如下。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFacto
置同时被重置节点的最大个数。 驱动版本 可以在下拉框中指定重置节点的驱动版本。 图1 重置节点 单击“操作记录”可查看当前资源池重置节点的操作记录。重置中节点状态为“重置中”，重置成功后，节点状态变为“可用”）。重置节点操作不会收取费用。 重置节点将影响相关业务的运行，重置时本地
--device=/dev/davinci7：挂载NPU设备，示例中挂载了8张卡davinci0~davinci7。 -v ${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统，dir为宿主机中文件目录，${container_wor
--device=/dev/davinci7：挂载NPU设备，示例中挂载了8张卡davinci0~davinci7。 -v ${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统，dir为宿主机中文件目录，${container_wor
${work_dir}:${container_work_dir}：代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下可存放项目所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/
从上图报错日志判断，预测失败是模型推理代码编写有问题。 解决方法 根据日志报错提示，append方法中缺少必填参数，修改模型推理代码文件“customize_service.py”中的代码，给append方法中传入合理的参数。 如需了解更多模型推理代码编写说明，请参考模型推理代码编写说明。 父主题：
模式直接接入到云上环境中完成迁移开发与调测，最终生成适配昇腾的推理应用。 当前支持以下两种迁移环境搭建方式： ModelArts Standard：在Notebook中，使用预置镜像进行。 ModelArts Lite DevServer：在裸金属服务器中 ，自助配置好存储、安装固件、驱动、配置网络等。
基本配置 权限配置 创建网络 专属资源池VPC打通 ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中创建ma-user和ma-group obsutil安装和配置 （可选）工作空间配置 父主题： 专属资源池训练
csv。 --served-model-name： 选择性添加， 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 脚本运行完后，测试结果保存在benchmark_serving.csv中，示例如下图所示。 图2 动态benchmark测试结果（示意图）
并支持对多个节点进行批量操作。 添加/编辑/删除资源标签 资源标签用于方便管理资源的计费账单。 勾选节点名称，选择节点列表上方的“添加/编辑资源标签”或“删除资源标签”，操作单个节点或批量操作节点资源标签。 查找搜索节点 在节点管理页面的搜索栏中，支持通过节点名称、IP地址、资源标签等关键字搜索节点。
并支持对多个节点进行批量操作。 添加/编辑/删除资源标签 资源标签用于方便管理资源的计费账单。 勾选节点名称，选择节点列表上方的“添加/编辑资源标签”或“删除资源标签”，操作单个节点或批量操作节点资源标签。 查找搜索节点 在节点管理页面的搜索栏中，支持通过节点名称、IP地址、资源标签等关键字搜索节点。
音频类型标注作业的详细参数 参数名称 说明 数据集名称 选择支持当前标注类型的数据集。 添加标签集（声音分类） “声音分类”类型的标注作业可以添加标签集。 设置标签名称：在标签名称文本框中，长度为1～1024字符。 添加标签：单击“添加标签”可增加多个标签。 标签管理（语音分割） “语音分割”类型的标注作业，支持标签管理。
实例规格 选择实例规格，规格中描述了服务器类型、型号等信息。 xxx 流量限制（QPS） 设置待部署模型的流量限制QPS。 3 实例数 设置服务器个数。 1 更多选项 内容审核 选择是否打开内容审核，默认启用。 开关打开（默认打开），内容审核可以阻止模型推理中的输入输出中出现不合规的内容，但可能会对接口性能产生较大影响。
在上方区域选择标注框，默认为矩形框。使用鼠标在视频画面中框出目标，然后在弹出的添加标签文本框中，直接输入新的标签名，在文本框前面选中标签颜色，单击“添加”完成1个物体的标注。如果已存在标签，从下拉列表中选择已有的标签，然后单击“添加”完成标注。逐步此画面中所有物体所在位置，一帧对应的画面可添加多个标签。 支持的标
本章节适用于在Windows操作系统的PC中安装配置Grafana。 操作步骤 下载Grafana安装包。 进入下载链接，单击Download the installer，等待下载成功即可。 安装Grafana。 双击安装包，按照指示流程安装完成即可。 在Windows的“服务”中，找到Grafana
rving.csv中，示例如下图所示。 图2 动态benchmark测试结果（示意图） 投机推理benchmark验证 本章节介绍如何进行投机推理benchmark验证。 已经上传投机推理benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
的文本中各个词语的出现频率进行奖惩。取值范围[-2.0，2.0]。 length_penalty 否 1.0 Float length_penalty表示在beam search过程中，对于较长的序列，模型会给予较大的惩罚。 如果要使用length_penalty，必须添加如下三
“主题名”：事件通知的主题名称。单击“创建主题”，前往消息通知服务中创建主题。 “事件”：选择要订阅的事件类型。例如“运行中”、“已终止”、“运行失败”等。 说明： 需要为消息通知服务中创建的主题添加订阅，当订阅状态为“已确认”后，方可收到事件通知。订阅主题的详细操作请参见添加订阅。 使用消息通知服务会产生相关服务费用，详细信息请参见计费说明。
--device=/dev/davinci7：挂载NPU设备，示例中挂载了8张卡davinci0~davinci7。 -v ${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统，dir为宿主机中文件目录，${container_wor
Profiling数据采集 在train.py的main()函数Step迭代处添加配置，添加位置如下图所示： 此处需要注意的是prof.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
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