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业优先级。公共资源池和旧版专属资源池均不支持设置训练作业优先级。 仅支持PyTorch和MindSpore框架的分布式训练和调测，如果MindSpore要进行多机分布式训练调试，则每台机器上都必须有8张卡。 使用自定义镜像创建训练作业时，镜像大小推荐15GB以内，最大不要超过资源
多机多卡：大数据量（1T训练数据）、高算力场景（4台8卡Vnt1），存储方案使用“SFS（存放数据）+普通OBS桶（存放代码）”，采用分布式训练。 表1 不同场景所需服务及购买推荐 场景 OBS SFS SWR DEW ModelArts VPC ECS EVS 单机单卡 按需购买。（并行文件系统）
而matplotlib不存在这个问题。 解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式， 而matplotlib显示的是RGB格式。 Python语言： 1 2 3 4 5 6 from matplotlib import pyplot as plt import cv2 img = cv2
多机多卡：大数据量（1T训练数据）、高算力场景（4台8卡Vnt1），存储方案推荐使用“SFS（存放数据）+普通OBS桶（存放代码）”，采用分布式训练。 当使用SFS+OBS的存储方案可以实现存储加速，该方案的端到端实践案例请参见面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。
I，SDK调用方式请参见《SDK参考》>“场景1：部署在线服务Predictor的推理预测”。 除此之外，您还可以使用常见的开发工具及开发语言调用此接口，建议通过互联网搜索并获取调用标准Restful API的指导。 父主题： 管理同步在线服务
Standard专属资源池提供的计算资源，结合SFS和OBS存储，在ModelArts Standard的训练环境中开展单机单卡、单机多卡、多机多卡分布式训练。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师，同时了解SFS和OBS云服务 从 0 制作自定义镜像并用于训练（Pytorch+CPU/GPU）
Standard模型部署 ModelArts Standard提供模型、服务管理能力，支持多厂商多框架多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如，智慧交通项目中，在获得训练好的模型后，需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署，需要一次性部署到不
参见以PyTorch框架创建训练作业。 训练作业进阶功能 ModelArts Standard还支持以下训练进阶功能，例如： 增量训练 分布式训练 训练加速 训练高可靠性 查看训练结果和日志 查看训练作业详情 训练作业运行中或运行结束后，可以在训练作业详情页面查看训练作业的参数设置，训练作业事件等。
方式一：使用Python语言通过AppKey+AppSecret认证鉴权方式发送预测请求 方式二：使用Java语言通过AppKey+AppSecret认证鉴权方式发送预测请求 方式三：使用Python语言通过AppCode认证鉴权方式发送预测请求 方式四：使用Java语言通过AppCode认证鉴权方式发送预测请求
移，目前推荐使用MindSpore-Lite推理路线，可以利用MindSpore提供的图编译和自动调优能力，达到更好的模型性能。 LLM大语言模型场景，在GPU下通常会使用vLLM等大模型推理框架，因此迁移到昇腾时，推荐使用PyTorch + ascend-vllm技术路线进行迁移。
S Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。 需要由IAM用户设置SFS
规格 选择规格，规格中描述了服务器类型、型号等信息，仅显示模型支持的资源。 计算节点个数 当计算节点个数大于1，将启动多节点分布式训练。详细信息，请参见分布式训练功能介绍。 更多选项 永久保存日志 选择是否打开“永久保存日志”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示不永久保存日志，则任务
显示专属资源池规格。 Compute Nodes 计算资源节点个数。数量设置为1时，表示单机运行；数量设置大于1时，表示后台的计算模式为分布式。 Available/Total Nodes 当“Specifications”选择专属资源池规格时，显示专属资源池的可用实例数和总实例数，用户选择“Compute
IG SDK访问在线服务，具体操作流程如下： 获取AK/SK 获取在线服务信息 发送预测请求 方式一：使用Python语言发送预测请求 方式二：使用Java语言发送预测请求 AK/SK签名认证方式，仅支持Body体12M以内，12M以上的请求，需使用Token认证。 客户端须注意
选择多个规格的CPU架构必须相同。例如都是X86，或者都是ARM。 如果选择了多个GPU或NPU规格，由于不同规格的参数网络平面不互通，分布式训练时训练速度会受到影响。如果您要做分布式训练，建议您只选择一个GPU或NPU规格。 一个资源池中，最多可添加10种规格。 资源调度与切分 自定义驱动 默认关
图2 切换操作系统 在切换操作系统界面，选择上一步接收到的共享镜像即可。 使用BMS Go SDK的方式切换操作系统 以下为BMS使用Go语言通过SDK方式切换操作系统的示例代码。 package main import ( "fmt" "os" "github
Postman。 方式二：使用curl命令发送预测请求。Linux系统建议使用curl命令。 方式三：使用Python语言发送预测请求。 方式四：使用Java语言发送预测请求。 约束限制 调用API访问在线服务时，对预测请求体大小和预测时间有限制： 请求体的大小不超过12MB，超过后请求会被拦截。
torch_npu初始化后，原则上需要用户将原来代码中CUDA相关的内容迁移到NPU相关的接口上，包含算子API、显存操作、数据集操作、分布式训练的参数面通信nccl等，手动操作修改点较多且较为分散，因此昇腾提供了自动迁移工具transfer_to_npu帮助用户快速迁移。 自动
更吸引人。也可以修改资产的可见性。 编辑Notebook介绍 在Notebook详情页，单击“项目介绍”。 在基础设置中设置“许可证”、“语言”、“框架”、“任务类型”和“硬件资源”等信息。 单击“确定”。 编辑设置 基本设置 单击右侧的，可以更改Notebook名称和描述。 编辑完成之后单击“确定”。
表36 flavor_info 参数 参数类型 描述 max_num Integer 可以选择的最大节点数量（max_num，为1代表不支持分布式）。 cpu cpu object cpu规格信息。 gpu gpu object gpu规格信息。 npu npu object Ascend规格信息。
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