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权限”，单击右上角的“创建自定义策略”，设置策略，单击“确定”。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：不允许用户使用公共资源池创建。 “策略配置方式”：选择可视化视图或者JSON视图均可。 “策略内容”：拒绝，云服务中搜索“ModelArts”服务并选中，“操作”中查找写操作“mode
指定排序字段，可选“create_at”、“model_version”、“model_size”，默认是可选“create_at”。 order 否 String 排序方式，可选“asc”或“desc”，代表递增排序及递减排序，默认是“desc”。 workspace_id 否 String 工作空间ID，默认为“0”。
在续费管理页面修改自动续费 进入“费用中心 > 续费管理”页面。 选择需要修改自动续费的专属资源池，单击操作列“修改自动续费”。 设置续费方式，选择续费时长，并根据需要设置自动续费次数，单击“确认”。 父主题： 续费
# 模型名称,根据实际训练模型创建，训练完成权重文件及日志目录 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解
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# 模型名称,根据实际训练模型创建，训练完成权重文件及日志目录 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解
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单击“Personal access tokens > Generate new token”。 验证登录账号。 填写Token描述并选择权限，选择私有仓库访问权限，单击“Generate token”生成Token。 复制生成的Token到编译构建服务即可。 Token生成后，请及时保存，下次刷
# 模型名称,根据实际训练模型创建，训练完成权重文件及日志目录 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解
权限”，单击右上角的“创建自定义策略”按如下要求设置完成后单击“确定”。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：允许用户设置训练作业最高优先级。 “策略配置方式”：选择可视化视图。 “策略内容”：允许，云服务中搜索ModelArts服务并选中，操作列中搜索关键词“modelarts:trainJo
memoryUtil*100, gpu.memoryTotal)) 注：用户在使用pytorch/tensorflow等深度学习框架时也可以使用框架自带的api进行查询。 父主题： Standard Notebook
其他报错请提工单联系ModelArts运维进一步定位解决。 集群容器网段不足，导致创建失败？ 图6 报错信息 用户可根据实际业务场景和节点规模，自定义配置容器网段，配置方式如下： ModelArts Standard池，资源池创建阶段指定容器网段，根据实际需要设置更大的容器网段。 图7 设置容器网段 ModelArts
~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包，计算节点规格可选择您的套餐包，同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式，请您务必关注，避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后，单击“继续运行”，服务部署节点将继续运行，直至状态变为“运行成功”，至此，已将模型部署为在线服务。
~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包，计算节点规格可选择您的套餐包，同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式，请您务必关注，避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后，单击“继续运行”，在弹框中确认继续运行后，服务部署节点将继续运行，直至状态变为
~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包，计算节点规格可选择您的套餐包，同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式，请您务必关注，避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后，单击“继续运行”，在弹框中确认继续运行后，服务部署节点将继续运行，直至状态变为
量化模型。由于部分算子暂未适配，其他场景(如Multi-lora)暂未支持。 CANN-GRAPH参数设置 相关参数如下表所示： 服务启动方式 配置项 配置说明 offline enforce_eager 设置该参数为True将关闭CANNGraph图模式，小模型如Qwen2-1
新增委托授权操作SFS Turbo 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“权限管理”，进入“权限管理”页面。 单击“添加授权”，进入“访问授权”配置页面，根据参数说明进行配置。 “授权对象类型”：根据需要选择"IAM子用户"、"联邦用户"、"委托用户"、"所有用户" “授权对象”：选择授权对象
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~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包，计算节点规格可选择您的套餐包，同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式，请您务必关注，避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后，单击“继续运行”，在弹框中确认继续运行后，服务部署节点将继续运行，直至状态变为
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite DevServer。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc2。 确保容器可以访问公网。 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址
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