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具体规格的空间大小可参见训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小 如数据大小已超过/cache目录大小，则可以考虑通过SFS来额外挂载数据盘进行扩容。 将数据和checkpoint保存在/cache目录或者/home/ma-user/目录。 检查checkpoint相关逻
算法的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot.py”。应与code_dir一同出现。 command String 自定义镜像算法的容器启动命令。 parameters Array of Parameter objects 算法的运行参数。 inputs Array
静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step4 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下运行静态
属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.910-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务
按需计费 包年/包月 创建桶不收取费用，按实际使用的存储容量和时长收费 弹性文件服务SFS Turbo 使用专属资源池进行训练时，支持挂载多个弹性文件服务SFS Turbo。用于存储模型训练的代码及输入输出数据。 具体费用可参见弹性文件服务价格详情。 按需计费 包年/包月 按
根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图3 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。
Torch.compile Torch.dynamo构图，转ascend-GE后端推理；使用静态分档。 实例复用 Multi-lora 多lora挂载，多个不同微调模型共用一份权重同时部署。 控制输出 Guided Decoding 通过特定模式控制模型输出。 Beam search 通
根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图3 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。
静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，运行静态benchmark验证。
属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.911-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务
常见错误码 错误码 错误内容 说明 400 Bad Request 请求包含语法错误。 403 Forbidden 服务器拒绝执行。 404 Not Found 服务器找不到请求的网页。 500 Internal Server Error 服务内部错误。
可。 为什么专属资源池需要增加CCE、BMS、IMS、DEW相关授权？ 专属资源池能力升级，新上线ModelArts Lite功能，这项功能需要用户授权允许ModelArts访问云容器引擎服务CCE、裸金属服务BMS、镜像服务IMS和密钥管理服务DEW。当用户未使用ModelArts
批量任务输出结果的OBS路径。 req_uri 是 String 批量任务中调用的推理接口，即模型镜像中暴露的REST接口，需要从模型的config.json文件中选取一个api路径用于此次推理；如使用ModelArts提供的预置推理镜像，则此接口为“/”。 mapping_type 是 String 输入
[ascend_context] precision_mode= preferred_fp32 模型转换 在ModelArts开发环境中，通过对应的转换预置镜像，直接执行对应的转换过程，对应的转换和评估工具都已经预置了最新版本，详细介绍请见使用说明。inputShape查看方法请见转换关键参数准备。
使用模型需要的数据集格式。 model_description_url String 模型描述链接。 parameter String 模型的运行参数。当为自定义镜像训练作业的时候，此参数为容器环境变量。该样例请参考请求示例。 create_time Long 模型的创建时间。 engine_id Long
创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。并提供了分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例。同时还针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考。
联网下载SimSun.ttf时可能会遇到网络问题 联网下载SimSun.ttf时肯会遇到网络问题 tonkenization_qwen.py会在cache中读取SimSun.ttf 文件，如果没有，就会联网下载，可能会遇到： SSL:CERTIFICATE_VERIFY_FAILED
联网下载SimSun.ttf时可能会遇到网络问题 联网下载SimSun.ttf时肯会遇到网络问题 tonkenization_qwen.py会在cache中读取SimSun.ttf 文件，如果没有，就会联网下载，可能会遇到： SSL:CERTIFICATE_VERIFY_FAILED
上传算法至SFS 下载Swin-Transformer代码。 git clone --recursive https://github.com/microsoft/Swin-Transformer.git 修改lr_scheduler.py文件，把第27行：t_mul=1. 注释掉。
单个弹性公网IP用于单个Server服务器：为单台Server服务器绑定一个弹性公网IP，该Server服务器独享网络资源。 单个弹性公网IP用于多个Server服务器：一个VPC配置一个EIP（弹性公网IP），通过NAT网关配置进行EIP资源共享，实现该VPC下的所有Server服务器均可以通过该E
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