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--prefill-routing-policy：全量节点路由策略，支持RoundRobin（轮询，默认）、FreeKVFirst（优先调度到空闲KV最多的节点）、BLB（优先调度到排队请求数量最少的节点）三种。 父主题： 分离部署
注册镜像。登录ModelArts控制台，在左侧导航栏选择“镜像管理”，进入镜像管理页面。单击“注册镜像”，镜像源即为推送到SWR中的镜像。请将完整的SWR地址复制到这里即可，或单击可直接从SWR选择自有镜像进行注册，类型加上“GPU”，如图1所示。 图1 注册镜像 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“开发空间
展示当前服务的“资源统计信息”和“模型调用次数统计”。 “资源统计信息”：包括CPU、内存、GPU、NPU的可用和已用信息。 “模型调用次数统计”：当前模型的调用次数，从模型状态为“已就绪”后开始统计。（websocket服务不显示） 事件 展示当前服务使用过程中的关键操作，比如服务部署进度、部署异常的详细原因、服务被启动、停止、更新的时间点等。
径。 发布算法到AI gallery 发布算法：创建完成的算法，支持发布到AI Gallery，并分享给其他用户使用。 在ModelArts Standard控制台，在“资产管理 > 算法管理 > 我的算法”页面，单击算法名称进入详情页，单击“发布”，在“发布资产到AI Gall
资源池的高可用冗余节点数时，会导致任务持续等待。 高可用冗余节点的运行机制： 高可用冗余节点将被隔离，默认设置为不可调度，工作负载无法调度到节点上。 高可用冗余节点会作为备用节点与节点的故障检测配合使用，为资源池提供故障节点自动切换能力，高可用冗余节点能够在普通节点故障时自动进行
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
K-SK认证模式，示例代码如下。 from modelarts.session import Session # 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
针对部署在公共资源池的服务，可以通过access_address属性从输出中获取注册在公网的推理地址。 针对部署在专属资源池的服务，除了可以获取注册在公网的推理地址，还能通过cluster_inner_access_address属性从输出中获取内部使用的推理地址，并且该地址只能在其他推理服务中进行访问。
增量训练（Incremental Learning）是机器学习领域中的一种训练方法，它允许人工智能（AI）模型在已经学习了一定知识的基础上，增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力，而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的训练数据，缓解了存储资源有限的问题；另一方面，增
analysis中对应维度的各项分析及其优先级。 红色为高优先级，黄色为中等优先级，绿色为低优先级。参考html进行分析调优时，请按照优先级从高到低依次进行并测试调优后性能，快速解决重点问题。 图1 html报告总览-三大模块 当前advisor的performance problem
服务实例只能调度到指定节点，指定节点不存在则失败。preferred表示弱亲和，服务实例倾向于调度到指定节点，指定节点不满足调度条件，则会调度到其他节点。 pool_infos 否 Array of AffinityPoolInfo objects 配置亲和策略到指定的集群，并指定集群的节点。
任意长宽比高清图像高效编码。 MiniCPM-V2.0可以接受180万像素的任意长宽比图像输入（基于最新的 LLaVA-UHD 技术），这使得模型可以感知到小物体、密集文字等更加细粒度的视觉信息。 高效部署。MiniCPM-V2.0可以高效部署在大多数消费级显卡、个人电脑以及移动手机等终端设备。
创建数据集 创建数据集，支持从OBS中导入数据。 create_dataset(session, dataset_name=None, data_type=None, data_sources=None, work_path=None, dataset_type=None, **kwargs)
der（speech encoder和identity encoder）去对输入的语音和视频人脸进行编码，并将二者的编码结果进行拼接，送入到face decoder中进行解码得到输出的视频帧。 判别器Visual Quality Discriminator对生成结果的质量进行规范，提高生成视频的清晰度。
0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2409-aarch64-snt9b-20241213131522-aafe527 从SWR拉取。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.912版本，请参考表2获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。
Predictor(session, service_id="your_service_id") 方式2：部署在线服务predictor 部署服务到公共资源池 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
2409-aarch64-snt9b-20241114095658-d7e26d8 cann_8.0.rc3 pytorch_2.3.1 驱动23.0.6 从SWR拉取 不同软件版本对应的基础镜像地址不同，请严格按照软件版本和镜像配套关系获取基础镜像。 步骤一：检查环境 请参考Lite Server资源开通，购买Lite
2312-aarch64-snt9b-20240727152329-0f2c29a cann_8.0.rc2 pytorch_2.1.0 驱动23.0.6 从SWR拉取 不同软件版本对应的基础镜像地址不同，请严格按照软件版本和镜像配套关系获取基础镜像。 Step1 检查环境 请参考Lite Server资源开通，购买Lite
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