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特性，默认为false。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel.csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要
1基于DevSever适配PyTorch NPUFintune&Lora训练指导（6.3.911） Flux是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt
其他云服务的情形。从安全角度出发，ModelArts代表用户访问任何云服务之前，均需要先获得用户的授权，而这个动作就是一个“委托”的过程。用户授权ModelArts再代表自己访问特定的云服务，以完成其在ModelArts平台上执行的AI计算任务。 综上，对于图1 权限管理抽象可以做如下解读：
算投机推理的接受率指标。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel.csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要
sh文件和llama_7b文件夹上传至model目录下，如下图所示。 图2 上传至model目录 创建模型，源模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择至model目录，AI引擎选择Custom，引擎包选择步骤3构建的镜像。 图3 创建模型 将创建的模型部署为在线服务，大模型
算投机推理的接受率指标。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel.csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要
其他云服务的情形。从安全角度出发，ModelArts代表用户访问任何云服务之前，均需要先获得用户的授权，而这个动作就是一个“委托”的过程。用户授权ModelArts再代表自己访问特定的云服务，以完成其在ModelArts平台上执行的AI计算任务。 综上，对于图1 权限管理抽象可以做如下解读：
理参数的最佳实践。通过为客户提供一键式训练、自动超参调优等能力，和高度自动化的参数配置机制，使得模型优化过程不再依赖于手动尝试，显著缩短了从模型开发到部署的周期，确保了模型在各类应用场景下的高性能表现，让客户能够更加聚焦于业务逻辑与创新应用的设计。 资源易获取，按需收费，按需扩缩，支撑故障快恢与断点续训
rc3-py_3.9-hce_2.0.2409-aarch64-snt9b-20241112192643-c45ac6b 镜像发布到SWR，从SWR拉取 固件驱动：23.0.6 CANN：cann_8.0.rc3 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1
0.2409-aarch64-snt9b-20241113174059-fcd3700 镜像发布到SWR， region：西南-贵阳一， 从SWR拉取 固件驱动：23.0.6 CANN：cann_8.0.rc3 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1
上传完成后，weights/t5-v1_1-xxl/目录下内容如图5所示。 图5 服务器 weights/t5-v1_1-xxl/目录内容 最后weights文件夹下内容目录如图6所示。 图6 服务器weights目录 从weights目录下返回到代码目录下。 cd .. 在/hom
在“我的凭证”页面，单击“API凭证”，在“项目列表”中可查看项目ID和名称（即“项目”）。多项目时，展开“所属区域”，从“项目ID”列获取子项目ID。 图1 查看项目ID “region_name”即区域ID。获取方式请参见获取区域ID。 父主题： Session鉴权
登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“权限管理”，检查是否配置了访问授权。如果未配置，请先配置访问授权。参考使用委托授权完成操作。 图1 查看委托配置信息 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“开发空间 > Notebook”，进入“Notebook”页面。
0-cann_8.0.rc2-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240606190017-b881580 从SWR拉取。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.906版本，请参考获取软件和镜像获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。
ninja cmake wheel pybind11 pip install -e . 若编译过程出现所依赖的tar包下载失败，如下图所示： 图1 tar包下载失败 可设置ssl忽略证书验证，修改/home/ma-user/triton/python/setup.py文件，open_url()方法：
6-linux-arm64.tar.gz -C /usr/bin/ # 查看是否安装成功 nerdctl -v 安装buildkit工具。buildkit是从Docker从公司开源出来的下一代镜像构建工具，支持OCI标准的镜像构建，nerdctl需要结合buildkit一起使用。buildkit由两部分组成：
String 超期时间。 表26 WorkflowSubgraph 参数 参数类型 描述 name String 子图名称。 steps Array of strings 子图step成员。 表27 WorkflowPolicy 参数 参数类型 描述 use_scene String 使用场景。
见表2。 表2 配额信息 配额名称 配额值说明 单位 自动学习（预测分析）训练时长 默认无限制，支持设置1~60000。 分钟 自动学习（图像分类、物体检测、声音分类）训练时长 默认无限制，支持设置1~60000。 分钟 训练作业GPU规格训练时长（单张Pnt1单节点为统计基础单元）
自定义镜像的启动命令规范 用户遵循ModelArts镜像的规范要求制作镜像，选择自己的镜像，并且通过指定代码目录（可选）和启动命令的方式来创建的训练作业。 图1 创建训练作业选择自定义方式 当使用完全自定义镜像创建训练作业时，“启动命令”必须在“/home/ma-user”目录下执行，否则训练作业可能会运行异常。
展示当前服务的“资源统计信息”和“模型调用次数统计”。 “资源统计信息”：包括CPU、内存、GPU、NPU的可用和已用信息。 “模型调用次数统计”：当前模型的调用次数，从模型状态为“已就绪”后开始统计。（websocket服务不显示） 事件 展示当前服务使用过程中的关键操作，比如服务部署进度、部署异常的详细原因、服务被启动、停止、更新的时间点等。
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