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提供训练作业的事件信息（训练作业生命周期中的关键事件点）、训练日志（训练作业运行过程和异常信息）、资源监控（资源使用率数据）、Cloud Shell（登录训练容器的工具）等能力，方便用户更清楚得了解训练作业运行过程，并在遇到任务异常时更加准确的排查定位问题 父主题： Standard功能介绍
mode=interpolation, antialias=antialias) 各模型支持的卡数请参见附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明章节。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。工具相关介绍在benchmark代码目录。 约束限制 当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。
SampleLabels objects 视频在线服务推理结果。 service_id String 在线服务ID。 service_name String 在线服务名称。 service_resource String 用户绑定的在线服务资源ID。 total_sample_count
更新管理 ModelArts在线服务更新 对于已部署的推理服务，ModelArts支持通过更换模型的版本号，实现服务升级。 推理服务有三种升级模式：全量升级、滚动升级（扩实例）和滚动升级（缩实例）。了解三种升级模式的流程，请参见图1。 全量升级 需要额外的双倍的资源，先全量创建新版本实例，然后再下线旧版本实例。
宽等列进行排序，从而快速过滤出计算慢卡、下发慢卡、带宽最小卡。 html总览 html中包括总体性能分析（overall）、快慢卡算子性能比对（comparison）和性能问题分析（performance problem analysis）三大模块。overall模块包含对单卡或
UI） Open-Clip模型昇腾适配 SD1.5 Finetune高性能训练 moondream2推理适配昇腾 BERT、YOLO等8个常用模型适配 配套CANN8.0.RC1镜像 参考文档 SDXL文生图ComfyUI插件基于DevServer适配NPU推理指导 Open-C
mode=interpolation, antialias=antialias) 各模型支持的卡数请参见附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明章节。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
此处的环境变量取值仅为示例，涉及不同规格、引擎、Region可能取值不一样，此处仅供参考。 表1 路径相关环境变量 变量名 说明 示例 PATH 可执行文件路径，已包含常用的可执行文件路径。 “PATH=/usr/local/bin:/usr/local/cuda/bin:/usr/local/sbin:/u
ModelArts Standard数据管理支持多维度数据管理能力 数据集管理：提供数据集创建、数据预览、数据集版本管理等能力 数据标注：提供在线标注能力，包含图像分类、目标检测、音频分割、文本三元组等标注场景；提供图片智能标注方案，提升标注效率；提供团队标注能力，支持多人协同标注与标注任务的审核验收
Notebook”，单击“创建”，在创建Notebook页面，资源池规格只能选择专属资源池。 使用子账号用户登录ModelArts控制台，选择“模型部署 > 在线服务”，单击“部署”，在部署服务页面，资源池规格只能选择专属资源池。 父主题： 典型场景配置实践
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
异常。 物体检测：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。
异常。 文本分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。
考在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 场景二：基于Notebook提供的预置镜像或第三方镜像，借助ModelArts命令行工具(ma-cli镜像构建命令介绍)制作和注册镜像，构建一个面向AI开发的自定义镜像。此场景Notebook作为制作镜像的平台。具体案例参考在
SampleLabels objects 视频在线服务推理结果。 service_id String 在线服务ID。 service_name String 在线服务名称。 service_resource String 用户绑定的在线服务资源ID。 total_sample_count
ue 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Dee
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