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en，并且需要将历史输出内容拼接后重新作为LLM的输入，才能进行下一步的解码。为了解决上述问题，提出了一种投机式推理方式，其核心思想是通过计算代价远低于LLM的小模型替代LLM进行投机式地推理（Speculative Inference）。即每次先使用小模型试探性地推理多步，再将
R1和DeepSeek V3模型基于ModelArts Lite Server的推理部署过程，推理使用MindeIE框架和昇腾NPU计算资源。 LLM大语言模型训练推理场景 样例 场景 说明 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导
ModelArts导入模型时，如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数？ 问题描述 从OBS中或者从容器镜像中导入模型时，开发者需要编写模型配置文件。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。配置文件为JSON格式。配置文件中的“dependencies”，表示配置模型推理代
可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算，镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS Step2 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 Step3
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可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算，镜像推荐选择EulerOS，登录凭证使用密钥对。 图1 购买ECS Step2 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织
部署或升级时出现该提示，可能原因是选择的计算节点规格内存太小，无法满足应用部署，请增大内存规格。 运行中服务告警中出现该提示，可能代码有问题导致内存溢出或者业务使用量太大导致内存需求增多。 处理方法 在部署或升级在线服务时，选择更大内存规格的计算节点。 图3 选择计算节点规格 运行中服务出现告
计费示例 示例：存储费用 假设用户于2023年4月1日10:00将创建模型需用到的模型包文件上传至OBS桶中。按照存储费用结算，那么创建的费用计算如下： 存储费用：创建模型的模型包文件通过对象存储服务（OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则。具体费用可参见对象存储价格详情。
整代码示例，供用户学习参考。 训练流程简述 相比于DP，DDP能够启动多进程进行运算，从而大幅度提升计算资源的利用率。可以基于torch.distributed实现真正的分布式计算，具体的原理此处不再赘述。大致的流程如下： 初始化进程组。 创建分布式并行模型，每个进程都会有相同的模型和参数。
底部的“总条数”数量不一致，请刷新重试。 在各模块资源监控页签查看ModelArts监控指标 训练作业：用户在运行训练作业时，可以查看多个计算节点的CPU、GPU、NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 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CPU、
可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算，镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS Step2 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 Step3
试算法，主要目的是验证算法收敛性、检查是否有训练过程中的问题，方便用户调测。 MindInsight能可视化展现出训练过程中的标量、图像、计算图以及模型超参等信息，同时提供训练看板、模型溯源、数据溯源、性能调试等功能，帮助您更高效地训练调试模型。MindInsight当前支持基于
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Open-Clip广泛应用于AIGC和多模态视频编码器的训练。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾NPU计算资源开展Open-clip训练的详细过程。完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持购买Lite Server资源。 本方案目前仅适用于企业客户。
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什么是ModelArts ModelArts是华为云提供的一站式AI开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开
详情页面。 在训练作业详情页面，单击“资源占用情况”页签查看计算节点的资源使用情况，最多可显示最近三天的数据。在“资源占用情况”窗口打开时，会定期向后台获取最新的资源使用率数据并刷新。 操作一：如果训练作业使用多个计算节点，可以通过实例名称的下拉框切换节点。 操作二：单击图例“c
或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。
在ModelArts中1个节点的专属资源池，能否部署多个服务？ 支持。 在部署服务时，选择专属资源池，在选择“计算节点规格”时选择“自定义规格”，设置小一些或者选择小规格的服务节点规格，当资源池节点可以容纳多个服务节点规格时，就可以部署多个服务。如果使用此方式进行部署推理，选择的
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