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主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 eagle投机小模型训练 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
创建Workflow数据集导入节点 创建Workflow数据集版本发布节点 创建Workflow训练作业节点 创建Workflow模型注册节点 创建Workflow服务部署节点 父主题： 开发Workflow命令参考
Standard数据管理相关计费FAQ ModelArts Standard自动学习所创建项目一直在扣费，如何停止计费？ ModelArts Standard训练作业和模型部署如何收费？
期性检查任一检查项出现故障时，隔离故障硬件并重新下发训练作业。针对于分布式场景，容错检查会检查本次训练作业的全部计算节点。 推理部署故障恢复 用户部署的在线推理服务运行过程中，如发生硬件故障导致推理实例故障，ModelArts会自动检测到并迁移受影响实例到其它可用节点，实例启动后
示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 专属资源池训练
tions"拼接而成，部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code：获取方式见访问在线服务（APP认证）。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。若服务部署在notebook中，
Standard自动学习、Workflow、Notebook、模型训练、模型部署 Lite Cluster Lite Server Standard自动学习、Workflow、Notebook、模型训练、模型部署 变更计费模式 不支持 支持变更为包年/包月计费模式。 变更计费模式 变更规格
ModelArts CLI命令参考 ModelArts CLI命令功能介绍 （可选）本地安装ma-cli ma-cli auto-completion自动补全命令 ma-cli configure鉴权命令 ma-cli image镜像构建支持的命令 ma-cli ma-job训练作业支持的命令
创建训练任务并成功运行, 但是发布到至AI Gallery时, 版本那块显示状态异常 使用python3.6-torch1.4版本镜像环境安装MMCV报错 父主题： 训练作业
# 构建镜像 └── qwen-vl_install.sh # 安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码
# 构建镜像 └── qwen-vl_install.sh # 安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码
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ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和模型部署流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下： 套餐包和购买时选定的区域绑定，套餐包只能使用于购买时选定
pter，ma-cli命令将不支持创建算法工程，无法在Notebook中基于已有算法工程进行资产（数据、模型权重、算法文件）安装、模型开发、训练和推理部署等任务。如您有任何问题，可随时通过工单或者服务热线（4000-955-988或950808）与我们联系。 父主题： 下线公告
pip show ipykernel 对应conda环境没有ipykernel，直接在Notebook中添加自定义IPython Kernel安装。 父主题： 自定义镜像故障
[worker-0] [耗时： 秒] 训练输入（参数名称：）下载失败，失败原因： [worker-0] 正在安装Python依赖包，导入文件： [worker-0] [耗时： 秒] Python依赖包安装完成，导入文件： [worker-0] 训练作业开始运行 [worker-0] 训练作业运行结束，退出码
预置工作流生成指定场景模型，无需深究底层模型开发细节。ModelArts PRO底层依托ModelArts平台提供数据标注、模型训练、模型部署等能力。也可以理解过增强版的自动学习，提供行业AI定制化开发套件，沉淀行业知识，让开发者聚焦自身业务。 父主题： Standard自动学习
进入Terminal界面 例如，通过Terminal在“TensorFlow-1.8”的环境中使用pip安装Shapely。 在代码输入栏输入以下命令，获取当前环境的kernel，并激活需要安装依赖的python环境。 cat /home/ma-user/README source /ho
训练作业：用户在运行训练作业时，可以查看多个计算节点的CPU、GPU、NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 在线服务：用户将模型部署为在线服务后，可以通过监控功能查看CPU、内存、GPU等资源使用统计信息和模型调用次数统计，具体参见查看服务详情章节。 父主题： ModelArts
# 构建镜像 └── qwen-vl_install.sh # 安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码
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