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# 构建镜像 └── qwen-vl_install.sh # 安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码
专属集群ID，默认为空，不使用专属集群；使用专属集群部署服务时需确保集群状态正常；配置此参数后，则使用集群的网络配置，vpc_id参数不生效。 inf_config_list Array of InfConfig objects 运行推理任务需要的配置列表，可选填，默认为空。 inf_output
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 权限问题
Browser+下载数据或文件夹。使用OBS下载文件的操作指导，请参见下载文件。 方式二：使用ModelArts SDK进行下载 在您的本地环境下载并安装ModelArts SDK。 完成ModelArts SDK的Session鉴权。 将OBS中的文件下载到本地，详情请参见从OBS下载数据。示例代码如下：
order="desc") print(model_object_list) 参数说明 查询模型列表，返回list，list大小等于当前用户所有已经部署的模型个数， list中每个元素都是Model对象，对象属性和查询模型详情相同。查询模型列表返回说明： model_list = [model_instance1
在ModelArts中导入模型时，支持用户自己选择HTTP和HTTPS两种传输协议，为保证数据传输的安全性，推荐用户使用更加安全的HTTPS协议。 数据完整性检查 推理部署功能模块涉及到的用户模型文件和发布到AIGallery的资产在上传过程中，有可能会因为网络劫持、数据缓存等原因，存在数据不一致的问题。Mo
化。 量化的一般步骤是：1、对浮点类型的权重镜像量化并保存量化完的权重；2、使用量化完的权重进行推理部署。 什么是W4A16量化 W4A16量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数（约75%）。大幅降低小batch下的增量推理时延。 约束限制 支持AWQ W4A16、 per
JOBSTAT_SUBMIT_MODEL_FAILED，提交模型失败。 17 JOBSTAT_DEPLOY_SERVICE_FAILED，部署服务失败。 18 JOBSTAT_CHECK_INIT,审核作业初始化。 19 JOBSTAT_CHECK_RUNNING，审核作业正在运行中。
e") print(predictor_object_list) 参数说明 查询服务列表，返回list，list大小等于当前用户所有已经部署的服务个数，list中每个元素都是Predictor对象，对象属性同本章初始化服务。 查询服务列表返回说明：service_list_resp
执行以下命令，下载代码。 git clone https://github.com/facebookresearch/DiT.git cd Dit 执行以下命令，安装依赖项。 pip install diffusers==0.28.0 accelerate==0.30.1 timm==0.9.16 准备数据集。
# 构建镜像 │ └── qwen-vl_install.sh # 安装模型运行环境 │ └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码
ma2系列和Qwen2系列模型。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装Eagle。 bash build.sh
ma2系列和Qwen2系列模型。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装Eagle。 bash build.sh
ma2系列和Qwen2系列模型。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装Eagle。 bash build.sh
04的官方镜像，或者nvidia官方提供的带cuda驱动的镜像。相关镜像直接到dockerhub官网查找即可。 构建流程：安装所需的apt包、驱动，配置ma-user用户、导入conda环境、配置Notebook依赖。 推荐使用Dockerfile的方式构建镜像。这样既满足dockerfile可追溯
存储的是节点名称；此时if_then_steps中的step跳过不执行。 使用案例 根据需求参考简单示例或进阶示例。 简单示例 通过参数配置实现 import modelarts.workflow as wf left_value = wf.Placeholder(name="left_value"
atch_size，优化代码，合理聚合、复制数据。 请注意，数据文件大小不等于内存占用大小，需仔细评估内存使用情况。 退出码139 请排查安装包的版本，可能存在包冲突的问题。 排查办法 根据错误信息判断，报错原因来源于用户代码。 您可以通过以下两种方式排查： 线上环境调试代码（仅适用于非分布式代码）
depend_steps=[job_step] ) # 服务部署 service_step = wf.steps.ServiceStep( name="service_step", title="服务部署", inputs=[wf.steps.Servic
驱动升级 NPU升级。 节点正在执行NPU驱动升级。 A200008 节点管理 节点准入 准入检测。 节点正在进行节点准入检测，包括基本的节点配置检查和简单的业务验证。 A050933 节点管理 容错Failover 当节点具有该污点时，会将节点上容错（Failover）业务迁移走。
专属集群ID，默认为空，不使用专属集群；使用专属集群部署服务时需确保集群状态正常；配置此参数后，则使用集群的网络配置，vpc_id参数不生效。 inf_config_list Array of InfConfig objects 运行推理任务需要的配置列表，可选填，默认为空。 inf_output
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