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存放在OBS中的文件上传，请参考支持上传OBS文件； 类似开源数据集这样的远端文件上传，请参考支持上传远端文件； 在Notebook的使用中，可以快速查找实例，可以在同一个Notebook实例中切换镜像，方便用户灵活调整实例的AI引擎；可以切换节点运行规格，方便用户灵活调整规格资源；可以初期存储使用量较小时选
9-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl" } ] } ] 模型配置文件的“dependencies”支持多个“dependency”结构数组以list形式填入。 示例如下： "dependencies": [ { "installer":
范围方案，单击“确定”。 此时，该用户组下的所有用户均有权限查看该用户组内成员创建的所有Notebook实例。 如果没有用户组，也可以创建一个新的用户组，并通过“用户组管理”功能添加用户，并配置授权。如果指定的子账号没有在用户组中，也可以通过“用户组管理”功能增加用户。 子账号启动其他用户的SSH实例
autosearch_config_path 否 String 自动化搜索作业的yaml配置路径，需要提供一个OBS路径。 autosearch_framework_path 否 String 自动化搜索作业的框架代码目录，需要提供一个OBS路径。 command 否 String 自定义镜像场景下，训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。
shm 无 大于1GB 磁盘空间-/cache目录 disk-size cache 无 大于32GB ulimit检查 ulimit 使用IB网络时 max locked memory > 16000 open files > 1000000 stack size > 8000 max
范围方案，单击“确定”。 此时，该用户组下的所有用户均有权限查看该用户组内成员创建的所有Notebook实例。 如果没有用户组，也可以创建一个新的用户组，并通过“用户组管理”功能添加用户，并配置授权。如果指定的子账号没有在用户组中，也可以通过“用户组管理”功能增加用户。 子账号启动其他用户的SSH实例
----5_checked.jpg --output.manifest 其中manifest文件内容示例如下所示。会给每一条数据加上一个校验属性"property":{"@modelarts:data_checked":true} { "id": "xss", "source":
生产和消费速率。 因此，PD分离系统良好运行的关键在于满足时延SLO约束下，那么面对不同的请求分布，尽可能提高这三种速率。PD配比寻优保持一个原则：使Prefill速率、Decode速率、传输速率三者互不为短板。 理论配比计算步骤 当前计算公式默认以下情况： KVCache传输不是瓶颈
精度预检工具旨在计算单个API在整网计算中和标杆场景下的差异，对于无明确精度差异来源情况或者对模型了解不多的情形下都推荐使用预检工具，检查第一个步骤或Loss明显出现问题的步骤。它可以抓取模型中API输入的数值范围，根据范围随机生成输入，用相同的输入分别在NPU（GPU）和CPU上
npuUtil：NPU使用率 npuMemUsage：NPU显存使用率 value Array of doubles 运行指标对应数值，1min统计一个平均值。 请求示例 如下以查询uuid为2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d186b0e93e4f的训练作业对应worker-0运行指标为例
选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。本次qwenvl模型选用 8* ascend-snt9b。 图5 选择资源池规格 在OBS中新建一个log目录，作业日志选择OBS中的该路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，提交训练作业，训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看
选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。本次qwenvl模型选用 8* ascend-snt9b。 图5 选择资源池规格 在OBS中新建一个log目录，作业日志选择OBS中的该路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，提交训练作业，训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看
设置vllm请求超时时间 图模式主要针对小模型的场景，可减少算子下发的瓶颈，目前仅针对Qwen2-1.5B进行验证。 开启图模式后，服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程，并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时，可通过缓存文件
名称，在右侧的操作列单击“授权”，勾选步骤2创建的自定义策略，单击“下一步”，选择授权范围方案，单击“确定”。 如果没有用户组，也可以创建一个新的用户组，并通过“用户组管理”功能添加用户，并配置授权。如果指定的子用户没有在用户组中，也可以通过“用户组管理”功能增加用户。 在用户的
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 步骤一：配置精度测试环境 精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 步骤一：配置精度测试环境 精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 步骤一：配置精度测试环境 精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github
围方案，单击“确定”。 此时，该用户组下的所有用户均有权限通过Cloud Shell登录运行中的训练作业容器。 如果没有用户组，也可以创建一个新的用户组，并通过“用户组管理”功能添加用户，并配置授权。如果指定的子用户没有在用户组中，也可以通过“用户组管理”功能增加用户。 父主题：
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 步骤一：配置精度测试环境 精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github
云服务”模式，客户端请求应答可接受的最长时延为2秒。 - 模型参数规模，是否涉及分布式推理 10B/100B，单机多卡推理。 - 能否提供实际模型、网络验证的代码和数据等信息 提供实际模型、网络验证的代码和数据。 提供与业务类型类似的开源模型，例如GPT3 10B/13B。 提供测试模型以及对应的Demo代码路径（开源或共享）。
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