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、功能 存在多种角色（如管理员、算法开发者、应用运维），希望限制不同角色只能使用特定功能 逻辑上存在多套“环境”且相互隔离（如开发环境、预生产环境、生产环境），并限定不同用户在不同环境上的操作权限 其他任何需要对特定子用户（组）做出特定权限限制的情况 您是个人用户，但已经在IAM
"系统提示词（选填）", "tools": "工具描述（选填）" } ] 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/mnt/sfs_turbo/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。
"tools": "工具描述（选填）" } ] 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。
文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配。 packing true 可选项。当选用静态数据长度时，可将不足于文本处理时的最大长度数据弥补到文本处理时的最大长度;当选用动态数据长度则去掉此参数。 deepspeed examples/deepspeed/ds_z3_config.json
文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配。 packing true 可选项。当选用静态数据长度时，可将不足于文本处理时的最大长度数据弥补到文本处理时的最大长度;当选用动态数据长度则去掉此参数。 deepspeed examples/deepspeed/ds_z3_config.json
荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq
overall模块介绍 单卡overall summary 下图展示了单卡上一个step的端到端耗时为1353ms，其中计算耗时（昇腾硬件上算子执行耗时）是57ms，未掩盖通信耗时为0ms，空闲耗时（硬件上没有进行计算和通信的其他时间）为1295ms。基于这三项数据可以初步判断当前训练任务
sample_name String 根据样本名称搜索（含后缀名）。 sample_time String 样本加入到数据集时，会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引，此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下： month：搜索往前30天至今天内添加的样本 day：搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本
荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq
当使用自定义镜像部署推理服务时，“推理任务类型”默认为“自定义”，且不支持修改。 参数设置 当使用自定义镜像部署推理服务时，如果自定义镜像的“模型文件”中上传了“gallery_inference/inference_params.json”文件，则此处会显示inference_params文件
荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq
荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq
源池的高可用冗余节点数时，会导致任务持续等待。 高可用冗余节点的运行机制： 高可用冗余节点将被隔离，默认设置为不可调度，工作负载无法调度到节点上。 高可用冗余节点会作为备用节点与节点的故障检测配合使用，为资源池提供故障节点自动切换能力，高可用冗余节点能够在普通节点故障时自动进行切
使用适配后的镜像在ModelArts部署在线推理服务。 在obs中创建model目录，并将triton_serving.sh文件和llama_7b文件夹上传至model目录下，如下图所示。 图2 上传至model目录 创建模型，源模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择至model目录，AI引擎选
荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq
服务实例只能调度到指定节点，指定节点不存在则失败。preferred表示弱亲和，服务实例倾向于调度到指定节点，指定节点不满足调度条件，则会调度到其他节点。 pool_infos Array of AffinityPoolInfo objects 配置亲和策略到指定的集群，并指定集群的节点。
如果您的NPU性能数据存放在OBS上，Source选择OBS，Path输入OBS地址，格式如obs://bucket1/profiling_dir1，单击Submit按钮。界面参考下图。 图4 分析OBS上的性能数据 如果您的NPU性能数据存放在Notebook上，Source选择Loca
制作自定义镜像用于创建Notebook Notebook的自定义镜像制作方法 在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts
其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写： ma_endpoint为ModelArts的终端节点。 project_id为用户的项目ID。 “X-Auth-Token”的值是上一步获取到的Token值。 返回状态码“200”，响应Body如下所示： { "total_count": 2, "flavors":
服务实例只能调度到指定节点，指定节点不存在则失败。preferred表示弱亲和，服务实例倾向于调度到指定节点，指定节点不满足调度条件，则会调度到其他节点。 pool_infos 否 Array of AffinityPoolInfo objects 配置亲和策略到指定的集群，并指定集群的节点。
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