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] } 策略JSON格式字段介绍 策略结构 策略结构包括Version（策略版本号）和Statement（策略权限语句）两部分，其中Statement可以有多个，表示不同的授权项。 图1 策略结构 策略参数 下面介绍策略参数详细说明。了解策略参数后，您可以根据场景自定义策略。具体可以参考文档自定义策略使用样例。
务”的自定义策略，然后将两条策略同时授予用户。 创建ModelArts相关OBS的最小化权限的自定义策略。 登录IAM控制台，在“权限管理>权限”页面，单击“创建自定义策略”。参数配置说明如下： “策略名称”支持自定义。 “策略配置方式”为“JSON视图”。 “策略内容”请参见M
务”的自定义策略，然后将两条策略同时授予用户。 创建ModelArts相关OBS的最小化权限的自定义策略。 登录IAM控制台，在“权限管理>权限”页面，单击“创建自定义策略”。参数配置说明如下： “策略名称”支持自定义。 “策略配置方式”为“JSON视图”。 “策略内容”请参见M
> 权限”，单击右上角的“创建自定义策略”，需要设置两条策略。 策略1：设置查看Notebook所有实例，如图1所示，单击“确定”。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：查看Notebook所有实例。 “策略配置方式”：选择可视化视图。 “策略内容”：允许，云服务中搜索Mode
> 权限”，单击右上角的“创建自定义策略”，需要设置两条策略。 策略1：设置查看Notebook所有实例，如图1所示，单击“确定”。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：查看Notebook所有实例。 “策略配置方式”：选择可视化视图。 “策略内容”：允许，云服务中搜索Mode
确定”。 图5 创建自定义策略 表2 创建自定义策略参数说明 参数 说明 配置示例 策略名称 自定义策略名称 policykl631g 策略配置方式 单击JSON视图。 JSON视图 策略内容 在Statement参数的[]中粘贴步骤1.a保存的权限策略。 { "Version":
在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”，单击右上角的“创建自定义策略”，设置策略，单击“确定”。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：委托modelarts操作SFS Turbo。 “策略配置方式”：选择可视化视图或者JSON视图均可。 “策略内容”：允许，云服务中搜索“SFSTurbo”服
最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config.yaml所在路径，并执行以下命令。 kubectl delete -f config
了解ModelArts依赖的OBS权限自定义策略，请参见ModelArts依赖的OBS权限自定义策略样例。 在统一身份认证服务为用户增加自定义策略权限。详细操作请参见创建自定义策略。 登录“统一身份认证服务”控制台，左侧菜单选择“权限管理 > 权限”，单击右上角“创建自定义策略”，创建自定义策略权限。 图3 统一身份认证服务添加权限
最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config.yaml所在路径，并执行以下命令。 kubectl delete -f config
--prefill-batching-policy：针对PD分离场景下的P实例调度策略选择，支持fcfs（先来先服务，vllm默认）及gtsf（Group Time Short First，组内等待时间最短优先）两种策略，若负载比较高且请求长度差异大可以选择gtsf进行尝试。 参数定义和使用方式与vLLM0
--prefill-batching-policy：针对PD分离场景下的P实例调度策略选择，支持fcfs（先来先服务，vllm默认）及gtsf（Group Time Short First，组内等待时间最短优先）两种策略，若负载比较高且请求长度差异大可以选择gtsf进行尝试。 参数定义和使用方式与vLLM0
效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy Optimization)：是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而
效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy Optimization)：是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而
效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy Optimization)：是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而
效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy Optimization)：是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而
效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy Optimization)：是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而
先将权限加入到“策略”当中，再把策略赋给用户组。为了方便用户的权限管理，各个云服务都提供了一些预置的“系统策略”供用户直接使用。如果预置的策略不能满足您的细粒度权限控制要求，则可以通过“自定义策略”来进行精细控制。 表1列出了ModelArts的所有预置系统策略。 表1 ModelArts系统策略
能触发了某种硬件自检或修复机制，从而恢复了正常的带宽。 系统负载问题：最初测试GPU卡间带宽时，可能存在其他系统负载，如进程、服务等，这些负载会占用一部分网络带宽，从而影响NVLINK带宽的表现。重新安装软件后，这些负载可能被清除，从而使NVLINK带宽恢复正常。 父主题： Lite
在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”，单击右上角的“创建自定义策略”按如下要求设置完成后单击“确定”。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：允许用户设置训练作业最高优先级。 “策略配置方式”：选择可视化视图。 “策略内容”：允许，云服务中搜索ModelArts服务并选中，操作列
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