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sh 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/
制，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的资源服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。 而ModelArts的Notebook的优势是即开即用，它预先装好了不同的AI引擎，并且提供了非常多的可选规格，用户可以独占一个容器环境，不受其他人的干扰。只需简单配置，用户即可
ling数据。如果没有共享网盘，profiling数据默认保存到ModelArts训练容器中，则请参考创建ModelArts训练作业中的配置训练参数部分配置好输出参数，训练过程中会自动将训练容器中输出路径下的数据回传至指定的OBS上。 创建performance advisor分析环境。
Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略，分为
订阅模型与云服务订阅模型的区别： 在管理控制台，模型管理所在位置不同。订阅模型统一管理在“模型管理>订阅模型”页面中，而云服务订阅模型管理在“模型管理>云服务订阅模型”页面中。 模型来源不同。订阅模型，模型来源于AI Gallery；云服务订阅模型，模型来源于其他AI服务开发的模型。
需指定op的值。可选值如下： OR：或操作 AND：与操作 表6 SearchLabel 参数 参数类型 描述 name String 标签名。 op String 多个属性之间的操作类型。可选值如下： OR：或操作 AND：与操作 property Map<String,Array<String>>
Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略，分为
但不可与data_url同时出现。 dataset_version 否 String 训练作业的数据集版本ID。应与dataset_id同时出现，但不可与data_url同时出现。 type 否 String 数据集类型。可选值：“obs”、“dataset”。obs与dataset不可同时出现。
更新管理 ModelArts在线服务更新 对于已部署的推理服务，ModelArts支持通过更换AI应用的版本号，实现服务升级。 推理服务有三种升级模式：全量升级、滚动升级（扩实例）和滚动升级（缩实例）。了解三种升级模式的流程，请参见图1。 全量升级 需要额外的双倍的资源，先全量创建新版本实例，然后再下线旧版本实例。
发送HTTP(S)费用构成：HTTP(S)+外网下行流量 运行日志（不开启则不计费） 由云日志服务（LTS）提供日志收集、分析、存储等服务。 部署服务时，开启“运行日志输出”后，日志数据超出LTS免费额度后，会产生费用。具体可云日志服务价格详情 按实际日志量付费 超过免费额度后，按实际日志存储量和存储时长收费
停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在在线服务列表中，停止因运行自动学习作业而创建的服务。操作完成后，ModelArts服务即停止计费。 登录OBS控制台，进入自己创建的OBS桶中，删除存储在OBS中的数据。操作完成后，OBS服务即停止计费。 对于使用专属资源池创建的自动学习作业：
ModelArts SDK ModelArts服务提供的SDK，可调用ModelArts功能。您可以下载SDK至本地调用接口，也可以在ModelArts Notebook中直接调用。 ModelArts SDK提供了OBS管理、训练管理、模型管理、服务管理等几个模块功能。目前，仅提供了Python语言的ModelArts
model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"
max_length：模型的max_length。 dtype：为模型dtype，默认为bfloat16。 执行完成后，记得unset环境变量，否则会导致后续推理服务启动出错。 unset EAGLE_TARIN_MODE 执行完成后，如果used_npus>1，则需要将训练生成data数据重新分配为8
max_length：模型的max_length。 dtype：为模型dtype，默认为bfloat16。 执行完成后，记得unset环境变量，否则会导致后续推理服务启动出错。 unset EAGLE_TARIN_MODE 执行完成后，如果used_npus>1，则需要将训练生成data数据重新分配为8
因运行自动学习作业而创建的训练作业。在“在线服务”列表中，停止因运行自动学习作业而创建的服务。操作完成后，ModelArts服务即停止计费。 登录OBS控制台，进入自己创建的OBS桶中，删除存储在OBS中的数据。操作完成后，OBS服务即停止计费。 对于使用专属资源池创建的自动学习作业：
如果不再使用ModelArts，需要停止/删除ModelArts中运行的服务；删除在OBS中存储的数据；删除在EVS中存储的数据。 清理存储数据 由于ModelArts的数据存储在OBS中，请前往OBS服务删除对应数据和目录，停止计费。 清理资源 请检查在ModelArts所创建
附录：Standard大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
附录：Standard大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
附录：大模型推理standard常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
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