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使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。
String 数据来源。可选值如下： obs：OBS桶（默认值） dws：GaussDB(DWS)服务 dli：DLI服务 rds：RDS服务 mrs：MRS服务 inference：推理服务 import_path 是 String 导入的OBS路径或manifest路径。 导入ma
"num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则？<eoh>\n", "Inner Thoughts": "<|Inner Thoughts|>:
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用户制作的自定义镜像，在本地执行docker run启动，无法正常运行； 用户自行安装了Jupyterlab服务导致冲突的，需要用户本地使用Jupyterlab命令罗列出相关的静态文件路径，删除并且卸载镜像中的Jupyterlab服务； 用户自己业务占用了开发环境官方的8888、8889端口的，需要用户修改自己的进程端口号；
5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh run_lora.sh 所有数据保存在auto_log/avg_step_time.txt文本中 auto_log/log/目录下存放各个shapes的数据。 启动SDXL LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
甚至更大。 执行推理参考 Ascend vllm使用Chunked Prefill特性需参考表1，其它参数请参考启动推理服务。 启动推理服务请参考启动推理服务。 父主题： 推理关键特性使用
上传镜像 操作场景 客户端上传镜像，是指在安装了容器引擎客户端的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜像仓库在同一区域，则上传镜像走内网链路。 如
使用该场景量化方法，无需提前生成量化权重。推理前向会自动计算kv-cache量化系数，并进行kv的量化。 在启动推理服务时添加如下参数，启动kv-cache-int8-per-token量化服务。 --kv-cache-dtype int8_pertoken #只支持int8，表示kvint8
daemon-reload # 启动服务 systemctl start buildkitd # 开机自启动 systemctl enable buildkitd # 查看状态 systemctl status buildkitd 若buildkitd的服务运行状态如下图所示，则表示服务运行成功。使用Ctrl+C即可退出查看状态。
"num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则？<eoh>\n", "Inner Thoughts": "<|Inner Thoughts|>:
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ype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8_pertensor #只支持int8，表示kvint8
在“删除资源池”页面，需在文本框中输入“DELETE”，单击“确定”，删除资源池。 可切换“训练作业”、“推理服务”、“开发环境”页签查看资源池上创建的训练作业、部署的推理服务、创建的Notebook实例。 图1 删除资源池 释放游离节点 如果您的资源中存在游离节点（即没有被纳管到资源池中的节点），您可在“AI专属资源池
标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 ModelArts服务的计费方式简单、灵活，您既可以选择按实际使用时长计费，也可以选择更经济的按包周期（包年/包月）计费方式。详细的费用价格请参见产品价格详情。
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