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py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
#构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
修改封面图和二级标题 在发布的资产详情页面，单击右侧的“编辑”，选择上传新的封面图，为资产编辑独特的主副标题。 编辑完成之后单击“保存”。封面图和二级标题内容自动同步，您可以直接在资产详情页查看修改结果。 图3 修改封面图和二级标题 编辑许可证类型 在发布的资产详情页面，单击右侧的“编辑”。 在许可
20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")), wf.AlgorithmParameters(name="batch_size"
创建成功后，Notebook实例的状态为“运行中”，单击操作列的“打开”，访问JupyterLab。 图2 打开Notebook实例 进入JupyterLab页面后，自动打开Launcher页面，如下图所示。您可以使用开源支持的所有功能，详细操作指导可参见JupyterLab官网文档。 图3 JupyterLab主页
作为AI应用页签的背景图展示在AI应用列表。建议使用16：9的图片，且大小不超过7MB。 如果未上传图片，AI Gallery会为AI应用自动生成封面。 应用描述 否 输入AI应用的功能介绍，AI应用创建后，将展示在AI应用页签上，方便其他用户了解与使用。 支持0~100个字符。
检查是否有“运行中”的Workflow列表。如果有，单击Workflow列表中“操作 > 删除”即可停止计费。 进入“ModelArts>自动学习”页面，检查是否有“运行中”的项目。如果有，单击项目列表中“操作 > 删除”即可停止计费。 进入“ModelArts>开发空间>Not
介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
表10 镜像详情 软件类型 版本详情 操作系统 Ubuntu 20.04 server 64bit 架构类型 x86 RoCE路由配置 不支持自动配置，需创建后手动配置。 镜像名称：Ubuntu-20.04-x86-for-Ant1-BareMetal-with-RoCE-and-NVIDIA-525-CUDA-12
apReduce服务（MRS）和本地上传。 数据集中的数据导入入口 数据集中的数据导入有5个入口。 创建数据集时直接从设置的数据导入路径中自动同步数据。 创建完数据集后，在数据集列表页面的操作栏单击“导入”，导入数据。 图1 在数据集列表页导入数据 在数据集列表页面，单击某个数据
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。 在部署页面中，无需再选择模型及其版本，参考部署模型的操作指导完成其他参数填写，即可部署为您需要的服务。 父主题： 创建模型
荐使用此工具创建桶或上传对象。obsutil是一款用于访问管理OBS的命令行工具，对于熟悉命令行程序的用户，obsutil是执行批量处理、自动化任务的好的选择。 如果您的业务环境需要通过API或SDK执行数据上传操作，或者您习惯于使用API和SDK，推荐选择OBS的API或SDK方法创建桶和上传对象。
ECS中DockerFIle构建新镜像：在ECS中，通过运行Dockerfile文件会在基础镜像上创建新的镜像。新镜像命名可自定义。Dockerfile会尝试自动下载三方依赖源码并安装依赖的pip包，并将以上源码打包至镜像环境中； 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网，否则会安装和下载失败。资源
3.wav 表格 支持从OBS导入csv文件，需要选择文件所在目录，其中csv文件的列数需要跟数据集schema一致。支持自动获取csv文件的schema。 ├─dataset-import-example │ table_import_1.csv │
用于指定模型训练过程中，多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 max_steps 5000 非必填。表示训练step迭代次数。会自动计算得出。 save_steps 5000 指定模型训练过程中，每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务。 当参数值>
#构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
#构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
end Snt9B。 如果使用Server资源，请参考Lite Server资源开通，购买Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169
用于指定模型训练过程中，多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 max_steps 5000 非必填。表示训练step迭代次数。会自动计算得出。 save_steps 5000 指定模型训练过程中，每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练。 当参数值>=max_
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