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轻量化适配：无需改变原始模型结构，通过低秩矩阵的调整即可适配不同任务。 多任务并行：支持同时加载多个LoRA模块，使得VLLM可以在不同任务间快速切换，提高多任务推理的效率。 约束限制 multi-lora特性不能和Chunked Prefill特性一起使用。 multi-lora特性使用说明
需注意，更新节点池配置时，高级配置仅对新增的节点生效，其中“存量节点标签及污点”、“存量节点资源标签”支持对存量节点同步改动（勾选对应的复选框）。 节点池中更新的“资源标签”信息会同步到节点上。 图2 更新节点池 删除节点池 当有多个节点池时，支持删除节点池，此时在操作列会显示“删除”按钮，单击“删除”后输入“DELETE”并单击“确定”即可。
区域，获取当前Prometheus实例的Grafana数据源配置代码。 在Grafana中增加数据源。 登录Grafana。首次登录用户名和密码为admin，登录成功后可根据提示修改密码。 在左侧菜单栏，选择“Configuration > Data Sources”，单击“Add
scheduler 如果重启后，还是会Pending，建议多重复重启几次。 其他实例调度失败问题 首先通过打印Pod日志信息。根据错误信息，可通过访问官网链接：工作负载异常：实例调度失败，进行查找。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6
（可选）配置镜像预热 Lite Cluster资源池支持镜像预热功能，镜像预热可实现将镜像提前在资源池节点上拉取好，在推理及大规模分布式训练时有效缩短镜像拉取时间。本文将介绍如何配置镜像预热功能。 操作步骤 在ModelArts控制台左侧导航栏中找到“资源管理 > AI专属资源池
溯源、性能调试等功能，帮助您更高效地训练调试模型。MindInsight当前支持基于MindSpore引擎的训练作业。MindInsight相关概念请参考MindSpore官网。 MindSpore支持将数据信息保存到Summary日志文件中，并通过可视化界面MindInsight进行展示。
当前，公共资源池容器引擎空间的大小最大支持50G，专属资源池容器引擎空间的默认为50G，专属资源池容器引擎空间可在创建资源池时自定义设置，设置专属资源池容器引擎空间不会造成额外费用增加。 如果使用的是OBS导入或者训练导入，则包含基础镜像、模型文件、代码、数据文件和下载安装软件包的大小总和。
用户可在权限管理页面打开开关，选择指定的场景进行运行。 部分运行能力支持同一个节点被定义在不同的运行场景中，但是需要用户自行保证节点之间数据依赖的正确性。另外，部分运行能力仅支持在运行态进行配置运行，不支持在开发态进行调试。 父主题： Workflow高阶能力
64字符)。同一个Step的输入名称不能重复 是 str data 数据集版本发布节点的输入数据对象 是 数据集或标注任务相关对象，当前仅支持Dataset，DatasetConsumption，DatasetPlaceholder，LabelTask，LabelTaskPlac
您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。
行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接 labels与in
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AI Gallery订阅”。 搜索“图像分类-ResNet_v1_50工作流”，单击“订阅”，勾选“我已同意《数据安全与隐私风险承担条款》和《华为云AI Gallery服务协议》”，单击“继续订阅”即可完成工作流的订阅。订阅过的工作流会显示“已订阅”。 运行工作流 订阅完成后，单
${pod_scheduler_name} 若重启后，还是会Pending，建议多重复重启几次。 其他实例调度失败问题 首先通过打印Pod日志信息。根据错误信息，可通过访问官网链接：工作负载异常：实例调度失败，进行查找。 如何删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml
任务类型”默认和模型“任务类型”一致。“训练任务类型”支持修改，如果模型文件满足自定义模型规范（训练），则“训练任务类型”支持选择“自定义”。 当模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本生成”之外的类型（即自定义模型）时，则“训练任务类型”默认为“自定义”，支持修改为“文本问答”或“文本生成”。
在ModelArts中1个节点的专属资源池，能否部署多个服务？ 支持。 在部署服务时，选择专属资源池，在选择“计算节点规格”时选择“自定义规格”，设置小一些或者选择小规格的服务节点规格，当资源池节点可以容纳多个服务节点规格时，就可以部署多个服务。如果使用此方式进行部署推理，选择的
使用CV2包部署在线服务报错。 原因分析 使用OBS导入元模型，会用到服务侧的标准镜像，标准镜像里面没有CV2依赖的so的内容。所以ModelArts不支持从对象存储服务（OBS）导入CV2模型包。 处理方法 需要您把CV2包制作为自定义镜像，上传至容器镜像服务（SWR），选择从容器镜像中导入
行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接 labels与in
${pod_scheduler_name} 若重启后，还是会Pending，建议多重复重启几次。 其他实例调度失败问题 首先通过打印Pod日志信息。根据错误信息，可通过访问官网链接：工作负载异常：实例调度失败，进行查找。 如何删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml
其中，“角色”支持“Labeler”、“Reviewer”和“Team Manager”，“Team Manager”只能设置为一个人。 需要注意的是：目前不支持从标注任务中删除labeler。labeler的标注必须通过审核后，才能同步到最终结果，不支持单独分离操作。 图1
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