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名称。 workspace_id 是 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String
起使用，对请求进行加密签名。 SK(Secret Access Key)：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名
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 Standard中创建训练作业时，设置训练“SFS Turbo”，在“文件系统”中选择SFS Turbo实例名称，并指定“存储位置”和“云上挂载路径”。系统会在训练作业启
用户可以在ModelArts Standard专属资源池上拆分出逻辑子池，并设置每个子池的资源配额，包括保障配额和配额上限。拆分出逻辑子池后，训练、推理和开发环境的任务投递，需要投递在逻辑子池上，并受逻辑子池的配额约束，满足配额约束的任务才能被投递运行。 在资源池详情页，切换
AWQ-W4A16：AWQ是一种大模型低比特权重的训练后量化（PTQ）方法，W4A16可实现4-bit权重、16-bit激活（W4A16）量化，通过激活值来选择并放大显著权重，以提高推理效率。 压缩后模型名称 设置压缩后产生的新模型的名称。 支持1~64位，以中文、大小写字母开头，只包含中文、大小写字
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。 若需要部署量化模型，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 介绍如何创建AI应用，部署模型并启动推理服务，在线预测服务。 父主题： 主流开源大
是否必选 参数类型 说明 worker_server_num 是 Integer 训练作业worker的个数。最大值请从查询作业资源规格接口返回的“max_num”值获取。 app_url 是 String 训练作业的代码目录。如：“/usr/app/”。应与boot_file_u
Browser+下载数据或文件夹。使用OBS下载文件的操作指导参见下载文件 方式二：使用ModelArts SDK进行下载 在您的本地环境下载并安装ModelArts SDK。 完成ModelArts SDK的Session鉴权。 将OBS中的文件下载到本地，详请参见从OBS下载数据。示例代码如下：
化。 1、在容器中使用ma-user用户， vLLM使用transformers版本与awq冲突，需要切换conda环境，运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 conda create --name awq --clone PyTorch-2.1.0 conda activate
bleach==1.4.3 click==6.6 依赖包为whl包时 如果训练后台不支持下载开源安装包或者使用用户编译的whl包时，由于系统无法自动下载并安装，因此需要在“代码目录”放置此whl包，同时创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件，并且在文件中指定此whl包的包名。依赖包必须为“
自定义一个易于分辨的AI应用中文名称。 字符长度在1到30之间。 许可证 否 选择AI应用遵循的许可证。 计算规格选择 是 按需选择计算规格。单击“选择”，在弹窗中选择资源规格并设置运行时长控制，单击“确定”。 在“所在区”选择计算规格所在的区域。默认显示全部区域的计算规格。 选择计算规格不可用的资源会置灰。右侧“配
问权限，可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体，为了确保账号安全，建议您不要直接使用账号进行日常管理工作，而是创建IAM用户并使用他们进行日常管理工作。 IAM用户 由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。 在我的凭证下，您可
bit错误数量，表示当前卡隔离的双比特页的数量。 个 instance_id，gpu 监控插件安装步骤 当前账户需要给CES授权委托，请参考创建用户并授权使用云监控服务。 当前还不支持在CES界面直接一键安装监控，需要登录到服务器上执行以下命令安装配置Agent。其它region的安装请参考单台主机下安装Agent。
小时。启用该参数并设置时间后，运行时长到期后将会自动终止训练，准备排队等状态不扣除运行时长。 配置资源池（专属资源池） 如果使用专属资源池创建训练作业，则参考表6配置专属资源池。 表6 创建训练作业的专属资源池 参数名称 说明 资源池 必选，选择“专属资源池”并选择要使用的资源池。
010_x86_64.whl”更改为“faiss_gpu-1.5.3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl”，并安装，执行命令如下： import moxing as mox import os mox.file.copy('obs://wolfro
p 5s后再进行下一个数据的解压。 如果训练作业的工作目录下有core文件生成，可以在启动脚本最前面加上如下代码，来关闭core文件产生。并推荐先在开发环境中进行代码调试。 import os os.system("ulimit -c 0") 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您
ndCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 1、在容器中使用ma-user用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 cd llm_tools/AutoAWQ bash build.sh 2、运行“examples/quantize
下。 1、在容器中使用ma-user用户， vLLM使用transformers版本与awq冲突，需要切换conda环境，运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 conda create --name awq --clone PyTorch-2.1.0 conda activate
nk源码，并将以上源码打包至镜像环境中。 若用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 注意：训练作业的资源池以及ECS都需要联通外网，否则会安装和下载失败。 ECS获取和上传基础镜像
ion上的资源和Ascend Snt9B。 如果使用DevServer资源，请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，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
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