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在Ubuntu 20.04上禁止内核自动升级，步骤如下： 禁用unattended-upgrades。 “unattended-upgrades”是一个用于安装安全更新的软件包。要禁用它，首先打开“/etc/apt/apt.conf.d/20auto-upgrades”文件： vi /etc/apt/apt
址添加新成员。 “角色”支持“Labeler”、“Reviewer”和“Team Manager”，“Team Manager”只能设置为一个人。 删除团队 当已有的团队不再使用，您可以执行删除操作。 在“标注团队”管理页面中，选中需删除的团队，然后单击“删除”。在弹出的对话框中
支持的rope scaling类型 本方案支持的rope scaling类型包括linear、dynamic和yarn，其中linear方法只支持传入一个固定的scaling factor值，暂不支持传入列表。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.910中的AscendCloud-LLM-xxx
String 内置属性：标签展示的颜色，为色彩的16进制代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。
专属资源池计费模式为“按需计费”。 只有订购实例状态是“使用中”的资源才能变更资费。 计费模式变更只支持以专属资源池为粒度进行整体变更，不支持以规格为粒度进行部分变更。 一个专属资源池的所有节点，必须为一种计费模式，全部为按需计费模式或全部为包年/包月计费模式。不支持部分节点为按需计费，部分节点为包年/包月计费。
容器内执行参考步骤三 启动容器镜像 |──data # 原始数据目录，如使用自定义数据，参考准备数据（可选） |── tokenizers #原始权重/tokenizer目录
容器内执行参考步骤三：启动容器镜像 |──data # 原始数据目录，如使用自定义数据，参考准备数据（可选） |── tokenizers #原始权重/tokenizer目录
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
其他报错请提工单联系ModelArts运维进一步定位解决。 集群容器网段不足，导致创建失败？ 图6 报错信息 用户可根据实际业务场景和节点规模，自定义配置容器网段，配置方式如下： ModelArts Standard池，资源池创建阶段指定容器网段，根据实际需要设置更大的容器网段。 图7 设置容器网段
memory:3.1%} |") 执行nvidia_smi + wapper + prettytable命令。 用户可以将GPU信息显示操作看作一个装饰器，在模型训练过程中就可以实时的显示GPU状态信息。 def gputil_decorator(func): def wrapper(*args
综上，运行自动学习作业的费用 = 标准存储费用 示例：使用公共资源池运行Workflow工作流。计费项：计算资源费用和标准存储费用 假设用户于2023年4月1日创建了一个Workflow实例，并在10:00:00运行实例进行模型训练，在11:00:00进行服务部署，并在11:30:00停止运行。同时，使用公共资源池运行实例，资源池规格为CPU:
AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。 Token认证 Token的有效期为24小时，需要使用同一个Token鉴权时，可以缓存起来，避免频繁调用。 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Toke
work_dir：工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件 container_work_dir: 容器工作目录，一般同work_dir container_name：自定义容器名 image_id：镜像ID，通过docker images来查看拉取的镜像ID。 步骤四 进入容器 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。
参数 参数类型 描述 name String 网络名称；用户接口通过指定网络名称创建网络，系统会自动创建子网，用户无法创建子网。默认将创建在第一个子网下。 表11 PoolDriver 参数 参数类型 描述 gpuVersion String GPU驱动版本，物理资源池中含有GPU规格时可填，例如："440
支持的rope scaling类型 本方案支持的rope scaling类型包括linear、dynamic和yarn，其中linear方法只支持传入一个固定的scaling factor值，暂不支持传入列表。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.911中的AscendCloud-LLM-xxx
a956b907ef3b0787d2a38577eb5b702f5b7e715d #推荐commit pip install -e . 开启图模式后，服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程，并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时，可通过缓存文件
注意：推理应用开发时，需要使用模型的Resize功能，改变输入的shape。而且Resize操作需要在数据从host端复制到device端之前执行，下面是一个简单的示例，展示如何在推理应用时使用动态Shape。 import mindspore_lite as mslite import numpy
learning”。 annotations JSON Array 样本标注信息。如果不给出，则是未标注对象。 annotations值为一个对象列表。标注属性请见表4。 usage String 用途，可选值为TRAIN、EVAL、TEST、INFERENCE。指明该对象用于训
镜像会以快照的形式保存，保存过程约5分钟，请耐心等待。此时不可再操作实例。 镜像保存成功后，实例状态变为“运行中”，重启Notebook实例。 打开Grafana页面。 新打开一个浏览器窗口，在地址栏输入3中配置的root_url后。出现Grafana登录页面即代表在Notebook中安装和配置Grafana成功。首
bash root@{container_id}:/# squid -k reconfigure 步骤三：设置DNS代理和调用公网地址 在自定义模型镜像时设置代理指向代理服务器私有IP和端口，如下所示。 proxies = { "http": "http://{proxy_se
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