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可视化作业名称。限制为1-20位只含数字，字母，下划线，中划线的名称。 job_desc 否 String 对可视化作业的描述，默认为空，字符串的长度限制为[0, 256]。 train_url 是 String OBS路径地址。 job_type 否 String 可视化的类型，可选的有tensorboard和m
Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.909版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。
8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
Integer 模型部署的实例数，当前限制最大实例数为128，如需使用更多的实例数，需提交工单申请。 envs 否 Map<String, String> 运行模型需要的环境变量键值对，可选填，默认为空。 src_path 是 String 批量任务输入数据的OBS路径。 dest_path
6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Lite k8s Cluster。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6
yTorch自动迁移。 在PyTorch模型迁移后进行训练的过程中，CPU只负责算子的下发，而NPU负责算子的执行，算子下发和执行异步发生，性能瓶颈在此过程中体现。在PyTorch的动态图机制下，算子被CPU逐个下发到NPU上执行。一方面，理想情况下CPU侧算子下发会明显比NPU
对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 创建DevServer实例 POST /v1/{project_id}/dev-servers modelarts:devserver:create ecs:serverKeypairs:createecs:*:get iam:users:getUser
8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
vcache的空间。不同模型推理支持的max-model-len长度不同，具体差异请参见附录：基于vLLM（v0.3.2）不同模型推理支持的max-model-len长度说明。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0
com（此处需要替换成对应局点的pip源地址） pip install py-spy 查看堆栈。py-spy工具的具体使用方法可参考py-spy官方文档。 # 找到训练进程的PID ps -ef # 查看进程12345的进程堆栈 # 如果是8卡的训练作业，一般用此命令依次去查看主进程起的对应的8个进程的堆栈情况
Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook
advisor分析进程数，可选范围为1-8的任意整数。当LLM类模型训练的流水并行参数pp大于1时，advisor会对不同pp stage的训练profilingg数据进行分析。通过设置更大的进程数可以使能并行分析从而加快分析速度，但也会增大分析占用的cpu资源。通常单进程需要占用1U的cpu和一定cpu
在在线推理服务列表页面，选择服务“状态”为“运行中”的服务。 单击操作列的“推理测试”，在测试页面根据任务类型以及页面提示完成对应的测试。 调用API 待推理服务的状态变为“运行中”时，可单击操作列的“调用”，复制对应的接口代码，在本地环境或云端的开发环境中进行接口。 图1 调用接口 当部署推理服务的“安全认证”选择
Turbo的ID。 name String SFS Turbo的名称。 status String 与SFS Turbo的连接状态信息。可选值如下： Active：SFS连通状态正常 Abnormal：SFS连通状态异常 ipAddr String SFS Turbo的访问地址。 请求示例
训练代码文件会在训练作业启动的时候被系统自动下载到训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中，“demo-code”为存放代码目录的最后一级OBS目录。例如，“代码目录”选择的是“/test/code”，则训练代码文件会被下载到训练容器的“${MA_JOB_DIR}/code”目录中。
息头中X-Subject-Token的值）。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 total_count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总服务数量。 count Integer 当前查询结果的服务数量，不设置offset、lim
6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Lite k8s Cluster。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6
名称。 resource_id 是 String 资源id，如在线服务的服务ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 该字段内容填为“application/json;charset=utf8。 X-Auth-Token
Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook
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