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项目名称，例如：XXX项目。 - 使用场景 例如： 使用YOLOv5算法对工地的视频流裁帧后进行安全帽检测。 使用BertBase算法对用户在app上购买商品后的评论进行理解。 - CPU架构 X86/ARM，自有软件是否支持ARM。 例如：4个推理模型在ARM上运行，6个推理模型在X86上运行。 -
指定模型训练过程中，每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时，都会清空输出目录，以便保存新的训练结果。
mpleted之后，将模板二格式jobstart_hccl.json文件转换为模板一格式的jobstart_hccl.json文件。 转换后的jobstart_hccl.json文件格式（模板一）示例： { "server_count": "1", "server_list":
Face的目录格式。即Step2 准备权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用了量化功能，则使用推理模型量化章节转换后的权重。 --max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后拒绝访问。 --max-model-len：推理时最大输入+最大输出to
能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 购买共享存储硬盘资源（多机训练场景）
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处理方法 如果是正常的OOM，就需要修改一些超参，释放一些不需要的tensor。 修改网络参数，比如batch_size、hide_layer、cell_nums等。 释放一些不需要的tensor，使用过的，如下： del tmp_tensor torch.cuda.empty_cache()
案，含智能客服、数字人。 Dify：支持自部署的应用构建开源解决方案，用于Agent编排、自定义工作流。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts
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题。 其他问题现象的可能原因如下： 无OBS访问授权。 无OBS桶或文件的访问权限。 OBS桶被删除。 解决方案 检查委托授权 请前往权限管理，查看是否具有OBS访问授权。如果没有，请参考配置访问授权（全局配置）。 请确认是否有OBS桶的访问权限 进入OBS控制台页面，可以看到所
介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
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驱动、固件和上层开发包，具有root权限，结合配置指导、初始化工具及容器镜像可以快速搭建昇腾开发环境。 缺点：资源申请周期长，购买成本高，管理视角下资源使用效率较低。 环境开通指导参考：DevServer资源开通 环境配置指导参考：Snt9B裸金属服务器环境配置指南 本文基于方式
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通用的计算节点规格是未做权限控制的，如modelarts.vm.cpu.2u，只要资源池有资源，就可以选择使用。一些特殊的规格需要联系系统管理员增加权限。 2、公共资源池的规格无法选择 共享池的资源是有限的，显示置灰表示当前规格的资源已经被用完。请选择未置灰的规格，也可以创建自己的专属资源池。
ipeline model parallel size)流水线模型并行策略，具体详细参数配置如表2所示。 步骤三 启动训练脚本 修改超参值后，再启动训练脚本。Llama2-70b建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70b为例，多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录
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