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|── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账号中的AK
可复制第一个“-”符号前的内容用于后续查询操作。 根据资源名称在云服务的控制台查找资源并删除。 在ModelArts管理控制台，选择“模型部署 > 在线服务”。 在服务列表上方搜索框中，搜索条件选择“资源名称”，输入2中的在线服务名称，找到该资源。 单击操作列“更多 > 停止”，对在线服务执行停止操作。
5.0-20240529142433 无约束 无约束 OS插件，用于故障检测。 icAgent icagent default CCE默认安装当前适配版本 无约束 CCE基础组件，用于日志和监控。 父主题： Lite Cluster使用前必读
|── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账号中的AK
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qwen2-vl-7B qwen-vl qwen-vl-chat MiniCPM-v2 Ascend-vllm支持如下推理特性： 支持分离部署 支持多机推理 支持大小模型投机推理及eagle投机推理 支持chunked prefill特性 支持automatic prefix caching
qwen2-vl-72B qwen-vl qwen-vl-chat MiniCPM-v2 Ascend-vllm支持如下推理特性： 支持分离部署 支持多机推理 支持大小模型投机推理及eagle投机推理 支持chunked prefill特性 支持automatic prefix caching
2-0.5b-ov-hf llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf Ascend-vllm支持如下推理特性： 支持分离部署 支持多机推理 支持大小模型投机推理及eagle投机推理 支持chunked prefill特性 支持automatic prefix caching
|── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账号中的AK
当训练作业使用完成或不再需要时，调用删除训练作业接口删除训练作业。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目ID和名称、获取账号名和ID和获取用户名和用户ID。 已准备好PyTorch框架的训练代码，例如将启动文件“test-pytorch
1基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.912） Hunyuan-DiT 推理 PyTorch Hunyuan-DiT基于DevServer部署适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） Open-clip 训练 推理 PyTorch Open-Clip基于DevServer适配PyTorch
在AOM控制台查看ModelArts所有监控指标 ModelArts会定期收集资源池中各节点的关键资源（GPU、NPU、CPU、Memory等）的使用情况以及开发环境、训练作业、推理服务的关键资源的使用情况，并上报到AOM，用户可直接在AOM上查看。 登录AOM控制台查看监控指标
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