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IDL中的WebSocket API由W3C标准化。 WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单，允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中，浏览器和服务器只需要完成一次握手，两者之间就可以建立持久性的连接，并进行双向数据传输。 前提条件
PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
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IDL中的WebSocket API由W3C标准化。 WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单，允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中，浏览器和服务器只需要完成一次握手，两者之间就可以建立持久性的连接，并进行双向数据传输。 前提条件
080 CANN：cann_8.0.rc3 PyTorch：2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像、ECS中构建新镜像的方式（可二选一）来部署训练环境。方案的区别如下： 直接使用基础镜像方案：用户可在训
c6b CANN：cann_8.0.rc3 PyTorch：2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像、ECS中构建新镜像的方式（可二选一）来部署训练环境。方案的区别如下： 直接使用基础镜像方案：用户可在训
df3 CANN：cann_8.0.rc3 PyTorch：2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像、ECS中构建新镜像的方式（可二选一）来部署训练环境。方案的区别如下： 直接使用基础镜像方案：用户可在训
c6b CANN：cann_8.0.rc3 PyTorch：2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像、ECS中构建新镜像的方式（可二选一）来部署训练环境。方案的区别如下： 直接使用基础镜像方案：用户可在训
Turbo文件系统。同一区域不同可用区之间文件系统与云服务器互通，因此保证SFS Turbo与Server服务器在同一区域即可。 当创建文件系统后，您需要使用弹性裸金属服务器来挂载该文件系统，具体步骤请参考挂载NFS协议类型文件系统到云服务器（Linux）。 为避免已挂载文件系统的云服务器重启后，挂载信息丢失，
ano插件支持开启路由加速特性。 训练使用的Python版本是3.7或3.9，否则无法实现ranktable路由加速。 训练作业的任务节点数要大于或等于3，否则会跳过ranktable路由加速。建议在大模型场景（512卡及以上）使用ranktable路由加速。 脚本执行目录不能是
可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GPU编号。如果未进行添加配置则该编号对应的GPU不可用。 父主题： GPU相关问题
GPU大规模集群的一体化工具，提供多种能力，包括主动健康监控、诊断、系统验证、策略、电源和时钟管理、配置管理和审计等。 约束限制 仅适用于GPU资源监控。 前提条件 裸金属服务器需要安装driver、cuda、fabric-manager软件包。 步骤一：安装Docker 使用Docker官方脚本安装最新版Docker：
训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
ModelArts Lite Server 面向云主机资源型用户，基于裸金属服务器进行封装，可以通过弹性公网IP直接访问操作服务器。 适用于已经自建AI开发平台，仅有算力需求的用户，提供高性价比的AI算力，并预装主流AI开发套件以及自研的加速插件。 ModelArts用户指南（Lite
Standard训练模型 模型训练使用流程 准备模型训练代码 准备模型训练镜像 创建调试训练作业 创建算法 创建生产训练作业 分布式模型训练 模型训练存储加速 增量模型训练 自动模型优化（AutoSearch） 模型训练高可靠性 管理模型训练作业
重新启动镜像激活SFS盘中的虚拟环境 保存并共享虚拟环境 前提条件 创建一个Notebook，“资源类型”选择“专属资源池”，“存储配置”选择“SFS弹性文件服务器”，打开terminal。 创建新的虚拟环境并保存到SFS目录 创建新的conda虚拟环境。 # shell conda create --prefix
wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
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