检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
DatasetVersionConfig 属性 描述 是否必填 数据类型 version_name 数据集版本名称，推荐使用类似V001的格式，不填则默认从V001往上递增。 否 str或者Placeholder version_format 版本格式，默认为"Default"，也可支持"CarbonData"。
Long 模型大小，单位为字节数。 model_status String 模型状态。 apis String 模型所有的apis入参出参信息（从模型预览中获取）。 model_source String 模型来源。 auto：自动学习 algos：预置算法 custom：自定义 tunable
0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2406-aarch64-snt3p-20240906180137-154bd1b 从SWR拉取。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.909版本，请参考表2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。
业正在排队，可以查看作业在资源池排队的位置。 当前仅支持查看训练作业。 查看资源池事件 在资源池详情页，切换到“事件”页签。您可以查看资源从创建到添加节点的各个阶段的事件。产生事件的原因主要有“资源池状态变化”和“资源节点状态变化”。 在事件列表中，可单击“事件类型”列的筛选查看。
prefill_latency（首token时延）：请求从到达服务开始到生成首token的耗时 model_prefill_latency（模型计算首token时延）：服务从开始计算首token到生成首token的耗时 avg_decode_latency（平均增量token时延）：服务计算增量token的平均耗时
--port 8443 --force-fp16 --listen --port 端口号与启动容器时映射到宿主机的端口号保持一致。 发送服务请求。 从浏览器访问ComfyUI服务。在浏览器中输入 http://{ip}:{port} 这里的ip为宿主机节点ip，port为启动ComfyUI使用的端口号。
表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset 否 Integer 查询算法的偏移量，最小为0。例如设置为1，则表示从第二条开始查。 limit 否 Integer 查询算法的限制量。最小为1，最大为50。 sort_by 否 String 查询算法排列顺序
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。
prefill_latency（首token时延）：请求从到达服务开始到生成首token的耗时 model_prefill_latency（模型计算首token时延）：服务从开始计算首token到生成首token的耗时 avg_decode_latency（平均增量token时延）：服务计算增量token的平均耗时
prefill_latency（首token时延）：请求从到达服务开始到生成首token的耗时 model_prefill_latency（模型计算首token时延）：服务从开始计算首token到生成首token的耗时 avg_decode_latency（平均增量token时延）：服务计算增量token的平均耗时
prefill_latency（首token时延）：请求从到达服务开始到生成首token的耗时 model_prefill_latency（模型计算首token时延）：服务从开始计算首token到生成首token的耗时 avg_decode_latency（平均增量token时延）：服务计算增量token的平均耗时
prefill_latency（首token时延）：请求从到达服务开始到生成首token的耗时 model_prefill_latency（模型计算首token时延）：服务从开始计算首token到生成首token的耗时 avg_decode_latency（平均增量token时延）：服务计算增量token的平均耗时
0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2406-aarch64-snt3p-20240906180137-154bd1b 从SWR拉取。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.910版本，请参考表2的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。
prefill_latency（首token时延）：请求从到达服务开始到生成首token的耗时 model_prefill_latency（模型计算首token时延）：服务从开始计算首token到生成首token的耗时 avg_decode_latency（平均增量token时延）：服务计算增量token的平均耗时
算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。 Decode阶段（增量推理） 将请求的前1个token传入大模型，从显存读取前文产生的KVCache再进行计算，属于访存密集型。 PD分离部署场景下，大模型推理的Prefill阶段（全量推理）和Decode阶
算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。 Decode阶段（增量推理） 将请求的前1个token传入大模型，从显存读取前文产生的KVCache再进行计算，属于访存密集型。 PD分离部署场景下，大模型推理的Prefill阶段（全量推理）和Decode阶
predictions), } return results def parse_args(): """ 从AIGallery环境变量中获取用户配置的超参json """ return json.loads(os.getenv(ENV_AG_USER_PARAMS))
使用户免于关注节点状态，减少运维成本。但由于用户需要付费购买备用节点作为高可用冗余节点，因此资源成本会提高。 如何设置高可用节点：当前支持从资源池角度批量设置多个高可用冗余节点，也支持设置单个节点为高可用冗余节点。 资源池批量设置多个高可用冗余节点 方式一：在购买时设置（仅Snt9C支持）
只有MindSpore+Ascend训练场景下会产生单独的MindSpore日志。其他AI引擎的日志都包含在普通日志中，无法区分。 训练日志的时效性 从日志产生的时效性上可以分为以下3种情况： 实时日志：训练作业实时运行时产生，在ModelArts训练作业详情页面上可以查看。 历史日志：训练
"image", "media_key": "image" } } } 步骤八：下载模型权重 从modelscope下载Llama-3.2-11B-Vision-Instruct或将您已下载的权重文件上传到容器能正常访问的目录。 方式1
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
