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在使用大型模型进行推理时，其业务需求会呈现出明显的峰谷波动。因此，模型服务必须具备灵活的扩缩容能力，以适应不同时间段内的用户负载变化，确保服务的高可用性和资源的高效利用。 ModelArts Studio大模型即服务平台支持手动扩缩容模型服务的实例数，该操作不会影响部署服务的正常运行。 约束限制 仅当
ipynb文件（用于将OBS中的数据导入至云硬盘EVS）。 import moxing as mox #obs存放数据路径 obs_code_dir= "obs://<bucket_name>/llm_train" obs_data_dir= "obs://<bucket_
timed out> 原因分析 由于安全性问题在ModelArts上不能联网下载。 处理方法 如果在运行训练作业时提示连接超时，请您将需要联网下载的数据提前下载至本地，并上传至OBS中。 父主题： 外网访问限制
MindSpore Lite问题定位指南 模型转换报错如何查看日志和定位？ 日志提示Compile graph failed 日志提示Custom op has no reg_op_name attr 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
模型精度调优 场景介绍 精度问题诊断 精度问题处理 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
二。 标注作业支持的数据类型 对于不同类型的数据集，用户可以选择不同的标注任务，当前ModelArts支持如下类型的标注任务。 图片 图像分类：识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割：根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类：对声音进行分类。
S/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量
-size）的设置：需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置
import_folder 否 String 导入后在数据集存储目录下子目录的名称。多次不同导入可以指定同一个子目录，避免相同样本重复导入。注：对表格数据集不可用。 import_origin 否 String 数据来源。可选值如下： obs：OBS桶（默认值） dws：GaussDB(DWS)服务 dli：DLI服务
demo.sh方式启动（历史版本） 本章节介绍历史版本的训练任务启动方式。6.3.912版本同时兼容历史版本的训练任务启动方式。 步骤一：上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集，可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc2，驱动版本是23.0.5。 本文档适用于OBS+SFS Turbo的数据存储方案，不适用于仅使用OBS的存储方案。通过OBS对象存储服务（Object
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
ipynb文件（用于将OBS中的数据导入至云硬盘EVS）。 import moxing as mox #obs存放数据路径 obs_code_dir= "obs://<bucket_name>/llm_train" obs_data_dir= "obs://<bucket_
ipynb文件（用于将OBS中的数据导入至云硬盘EVS）。 import moxing as mox #obs存放数据路径 obs_code_dir= "obs://<bucket_name>/llm_train" obs_data_dir= "obs://<bucket_
ipynb文件（用于将OBS中的数据导入至云硬盘EVS）。 import moxing as mox #obs存放数据路径 obs_code_dir= "obs://<bucket_name>/llm_train" obs_data_dir= "obs://<bucket_
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