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duleNotFoundError: No module named 'tyro'" 错误截图： 报错原因：未指定tyro依赖包版本，导致安装依赖为最新0.9.0版本导致与其他依赖冲突 解决措施：任务前容器内更新'tyro'版本为0.8.14或以下版本 pip install tyro==0
None 服务介绍 ModelArts产品 产品介绍 03:19 了解什么是ModelArts ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab
这种方法主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时，通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 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 6.3.908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。
服务 ModelArts Studio（MAAS） 运行日志（不开启则不计费） 由云日志服务（LTS）提供日志收集、分析、存储等服务。 部署服务时，开启“运行日志输出”后，日志数据超出LTS免费额度后，会产生费用。具体可参考云日志服务价格详情 按实际日志量付费 超过免费额度后，按实际日志存储量和存储时长收费
指导文档 DeepSeek R1 推理 MindIE DeepSeek模型基于ModelArts Lite Server适配MindIE推理部署指导 DeepSeek V3 推理 MindIE LLM大语言模型 ModelArts针对以下主流的LLM大模型进行了基于昇腾NPU的适配
解析Pascal VOC文件 解析xml文件支持本地和OBS，如果是OBS，需要Session信息。 PascalVoc.parse_xml(xml_file_path, session=None) 示例代码 指定xml路径，通过调用parse_xml来解析获取xml文件的信息。
准备数据 本教程使用自定义数据集，数据集的介绍及下载链接参考自定义数据。 自定义数据 Qwen-VL指令微调数据：Qwen-VL-Chat微调的数据需要用户自行制作，需要准备一个JSON文件存放训练样本，每个样本需包含id和对话内容。对话内容按user和assistant轮流发言
准备数据 本教程使用自定义数据集，数据集的介绍及下载链接参考自定义数据。 自定义数据 Qwen-VL指令微调数据：Qwen-VL-Chat微调的数据需要用户自行制作，需要准备一个JSON文件存放训练样本，每个样本需包含id和对话内容。对话内容按user和assistant轮流发言
llava-v1.6-7b llava-v1.6-13b llava-v1.6-34b ascend-vllm支持如下推理特性： 支持分离部署 支持多机推理 支持投机推理 支持chunked prefill特性 支持automatic prefix caching 支持multi-lora特性
_parallel方式，也不支持qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b、chatglm2-6b、chatglm3-6b模型。 安装精度评测工具。在启动推理服务的环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git
_parallel方式，也不支持qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b、chatglm2-6b、chatglm3-6b模型。 安装精度评测工具。可以在原先的conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/
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
|── 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
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
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
在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业 ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。TensorBoard能够有效地展示训练过程中
创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。并提供了分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例。同时还针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考。
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