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如果您选择部署的是商用模型，则选择服务类型后会弹出“修改配额”窗口，根据需要选择配额后单击“确定”即可跳转至“部署”页面。 由于商用模型支持同时购买多种配额模式的资产，所以仅部署商用模型时需要进行配额选择。免费模型仅一种配额模式无需选择。 图2 修改配额 如果您选择部署的非商业模型，系统自动跳转至“部署”页面。
路由加速的原理是改变rank编号，所以代码中对rank的使用要统一。 将训练作业完成如下修改后，启动训练作业即可实现网络加速。 将训练启动脚本中的“NODE_RANK="$VC_TASK_INDEX"”修改为“NODE_RANK="$RANK_AFTER_ACC"”。 将训练启动脚本中的
域，单击切换规格，修改规格类型。 图3 切换规格 资源监控。 在使用过程中，如果想了解资源使用情况，可在右侧区域选择“Resource Monitor”，展示“CPU使用率”和“内存使用率”。 图4 资源监控 分享副本到AI Gallery。单击右上角的，将修改后的Notebook样例保存分享到AI
在Notebook中，如何使用昇腾多卡进行调试？ 更多 模型部署 导入模型时，模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写？ 使用自定义镜像创建在线服务，如何修改默认端口？ 服务预测请求体大小限制是多少？ 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 ModelArts 构建精准声音模型 利用Model
任务类型 微调大师 在线推理服务 AI应用 文本问答/文本生成 支持 支持 支持 其他类型 支持 支持 不支持 编辑完成后，单击“确认”保存修改。 管理模型文件 预览文件 在模型详情页，选择“模型文件”页签。单击文件名称即可在线预览文件内容。 仅支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。
383bbd54bc621086e05aa1b030d8d4d5635b25e6 pip install -e . 执行如下精度测试命令，可以根据参数说明修改参数。 lm_eval --model vllm --model_args pretrained=${vllm_path},dtype=auto
source”选“Frequently-used”时，显示此参数。 Code Directory 训练代码目录，系统会自动填写为训练启动文件所在的目录，用户可根据需要修改，所选目录必须是当前工程中的目录且包含启动文件。 当算法来源为自定义镜像，训练代码已预置在镜像中时，该参数可以为空。 Image Path(optional)
服务 在llm_inference/ascend_vllm/目录下通OpenAI服务API接口启动服务，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改配置。 （1）非多模态 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model ${container_model_path}
成验收，此时不允许发起新的验收任务，只能继续完成当前验收任务。 3：通过。团队标注任务已完成。 4：驳回。manager再次启动任务，重新修改标注和审核工作。 5：验收结果同步中。验收任务改为异步，新增验收结果同步中的状态，此时不允许发起新的验收任务，也不允许继续当前验收，任务名称的地方提示用户同步中。
66 MiniCPM-v2 √ x x x x https://huggingface.co/HwwwH/MiniCPM-V-2 注意：需要修改源文件site-packages/timm/layers/pos_embed.py，在第46行上面新增一行代码，如下： posemb = posemb
5版本，如果非该版本号则在代码开始处执行： import os os.system('pip install numpy==1.18.5') 如果依旧有报错情况，将以上代码修改为： import os os.system('pip install numpy==1.18.5') os.system('pip install
打开链接http://localhost:3000，出现Grafana的登录界面。首次登录用户名和密码为admin，登录成功后请根据提示修改密码。 父主题： 安装配置Grafana
拉取镜像失败 服务启动失败，提示拉取镜像失败，请参考服务部署、启动、升级和修改时，拉取镜像失败如何处理？ 资源不足，服务调度失败 服务启动失败，提示资源不足，服务调度失败，请参考服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？ 内存不足 服务启动失败，提示内存不足，请参考内存不足如何处理？
cipherText sh /usr/bin/tf_serving_entrypoint.sh 修改模型默认路径，支持ModelArts推理模型动态加载。 Dockerfile中执行如下命令修改默认的模型路径。 ENV MODEL_BASE_PATH /home/mind ENV MODEL_NAME
Workflow工作流管理 获取Workflow工作流列表 新建Workflow工作流 删除Workflow工作流 查询Workflow工作流 修改Workflow工作流 总览Workflow工作流 查询Workflow待办事项 在线服务鉴权 创建在线服务包 获取Execution列表
ecified max_model_len is greater than the drived max_model_len 解决方法： 修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config
情况，导致空间不足。 请排查是否使用的是GPU资源。如果使用的是CPU规格的资源，“/cache”与代码目录共用10G，会造成内存不足，请更改为使用GPU资源。 请在代码中添加环境变量来解决。 import os os.system('export TMPDIR=/cache')
ecified max_model_len is greater than the drived max_model_len 解决方法： 修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config
服务 在llm_inference/ascend_vllm/目录下通OpenAI服务API接口启动服务，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改配置。 （1）非多模态 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model ${container_model_path}
训练资源规格：配置计算资源。由于举例的算法只能跑GPU，此处必须配置GPU类型的资源，可使用免费规格（modelarts.p3.large.public.free）。 配置项修改完成后执行如下代码。 workflow.release_and_run() 执行完成后可前往ModelArts管理控制台，在总览页中选择Workflow，查看工作流的运行情况。
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