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发请求时model指定为lora1或者lora2即为LoRA推理。 --quantization：推理量化参数。当使用量化功能，则在推理服务启动脚本中增加该参数，若未使用量化功能，则无需配置。根据使用的量化方式配置，可选择awq、smoothquant或者GPTQ方式。 --speculative-model
GPU监视器命令行工具，用于查看GPU的使用情况和性能指标，可以帮助用户进行GPU优化和故障排除。 但是建议在业务软件或训练算法中，避免频繁使用“nvidia-smi”命令功能获取相关信息，存在锁死的风险。出现D+进程后可以尝试如下方法： 方法1： 可以根据ps -aux查到的进程号， 使用kill -9强制关闭进程。
占用的CPU、GPU或NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 Standard在线服务：用户将模型部署为在线服务后，可以通过监控功能查看该推理服务的CPU、内存或GPU等资源使用统计信息和模型调用次数统计，具体参见查看推理服务详情章节。 方式二：通过AOM查看所有监控指标
使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线，无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的OBS路径中，供用户下载。 父主题： Standard模型训练
user用户家目录。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 ${image_name} 为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size：表示
Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli
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0为例）工具，单击左上角，选择“File>New”，弹出新建对话框，选择“WebSocket Request”（当前为beta版本）功能： 图3 选择WebSocket Request功能 在新建的窗口中填入WebSocket连接信息： 左上角选择Raw，不要选择Socket.IO（一种WebSoc
user用户家目录。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 ${image_name} 为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size：表示
查询训练作业日志 功能介绍 按行来查询训练作业日志详细信息。 URI GET /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id}/aom-log 参数说明如表1所示。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和模型部署流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下： 套餐包和购买时选定的区域绑定，套
基于AscendSpeed的训练代码 |──ascendcloud_patch/ # 针对昇腾云平台适配的功能补丁包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本
cheduler访问P、D实例时走不必要的网关。 步骤九 开启动态配比调整功能（可选） 动态配比调整功能允许服务在运行时根据负载调整全量和增量的数量配比。例如启动时设置全量个数为2，增量个数为2。开启此功能后，服务能够根据负载的特性自动调整为1：3或3：1的全量增量比。 全量和增
user用户家目录。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 ${image_name} 为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size：表示
Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Qwen/Qwen-VL-Chat为例： huggingface-cli
中。下载后的源码文件结构如下： AscendSpeed/ |──ascendcloud_patch/ # 针对昇腾云平台适配的功能补丁包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本 |——src/
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