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安装过程需要连接互联网git clone，请确保机器环境可以访问公网。
权重百分比，分配到此模型的流量权重，仅当infer_type为real-time时需要配置，多个权重相加必须等于100；当在一个在线服务中同时配置了多个模型版本且设置不同的流量权重比例时，持续地访问此服务的预测接口，ModelArts会按此权重比例将预测请求转发到对应的模型版本实例
注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算；镜像推荐选择EulerOS；ECS服务器确保可以访问公网，用于获取镜像和构建镜像。
安装过程需要连接互联网git clone，请确保机器可以访问公网。 nerdctl --namespace k8s.io build -t <镜像名称>:<版本名称> --build-arg BASE_IMAGE=${base_image} .
本案例仅支持在专属资源池上运行，确保专属资源池可以访问公网。 文档更新内容 6.3.909版本相对于6.3.908版本新增如下内容： 文档中新增对Llama3.1的适配。 ModelLink框架和MindSpeed已升级到最新版本。
表3 EndpointsReq 参数 是否必选 参数类型 描述 allowed_access_ips 否 Array of strings 允许远程接入的公网IP地址列表，最多5个。
注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算；镜像推荐选择EulerOS；ECS服务器确保可以访问公网，用于获取镜像和构建镜像。
注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算；镜像推荐选择EulerOS；ECS服务器确保可以访问公网，用于获取镜像和构建镜像。
配置Cluster资源，确保可以通过公网访问Cluster机器，具体配置请参见配置Lite Cluster网络。 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。
针对部署在公共资源池的服务，可以通过access_address属性从输出中获取注册在公网的推理地址。
注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算；镜像推荐选择EulerOS；ECS服务器确保可以访问公网，用于获取镜像和构建镜像。
安装过程需要连接互联网git clone，请确保机器环境可以访问公网。
DevServer驱动版本要求23.0.6 PyTorch版本：2.2.0 Python版本：3.10 确保容器可以访问公网。 仅支持313T、376T、400T 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。
Lite Server驱动版本要求23.0.6 PyTorch版本：2.1.0 确保容器可以访问公网。
本案例仅支持在专属资源池上运行，确保专属资源池可以访问公网。
本案例仅支持在专属资源池上运行，确保专属资源池可以访问公网。 文档更新内容 6.3.910版本相对于6.3.909版本新增如下内容： 文档中新增对Qwen2.5的适配（包括0.5B、7B, 14B, 32B, and 72B），支持sft、lora、预训练。
本案例仅支持在专属资源池上运行，确保专属资源池可以访问公网。 文档更新内容 6.3.910版本相对于6.3.909版本新增如下内容： 文档中新增对Qwen2.5的适配（包括0.5B、7B, 14B, 32B, and 72B），支持sft、lora、预训练。
安装过程需要连接互联网git clone，请确保机器可以访问公网。 nerdctl --namespace k8s.io build -t <镜像名称>:<版本名称> --build-arg BASE_IMAGE=${base_image} .
确保集群可以访问公网。
本案例仅支持在专属资源池上运行，确保专属资源池可以访问公网。
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