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对已有规格增减节点数量 修改容器引擎空间大小 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“专属资源池 > 弹性集群”，默认进入“资源池”页签，查看资源池列表。 增减节点数量 单击某个资源池操作列的“扩缩容”对资源池进行扩缩容（对于为包周期资源池，此按钮为“扩容”，若需要缩容，请进入到
的apis参数说明，示例代码请参见apis参数代码示例。 确认信息填写无误，单击“立即创建”，完成AI应用创建。 在AI应用列表中，您可以查看刚创建的AI应用及其对应的版本。当AI应用状态变更为“正常”时，表示AI应用创建成功。在此页面，您还可以进行创建新版本、快速部署服务、发布AI应用等操作。
准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
存储中长期低成本保存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为云AI云存储解决方案 OBS + SFS Turbo存储加速的具体方案请查看： 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。 设置训练存储加速 当完成上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中步骤后，在ModelArts
静态shape，并且打开--optimize参数指定“ascend_oriented”能够获得更好的常量折叠优化效果。inputShape查看方法请见转换关键参数准备。 Ascend Optimization Engine converter_lite --modelFile=resnet50
--hf-num-gpus：需要使用的卡数。 --batch-size：推理每次处理的输入数目。 -w：存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
模型的最大输出长度 --hf-num-gpus, 需要使用的卡数 --batch-size, 推理每次处理的输入数目 -w 存放输出结果的目录 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
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