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String 订购订单支付完成后跳转的url地址。 os.modelarts/order.id String 订单id，包周期资源池创建或者计费模式变更的时候该参数必需。 os.modelarts/flavor.resource.ids String 每种规格对应的resourceId，主要和cbc交互使用。
完成资源配置后，您可以登录到服务器进行训练和推理，具体案例可参考Lite Server资源使用。 资源管理 Lite Server提供启动、停止、切换操作系统等管理手段，您可在ModelArts控制台上对资源进行管理。 表1 相关名词解释 名词 含义 裸金属服务器 裸金属服务器是一款兼具
ard专属资源池来调整专属资源池的规格。 每个用户对集群的驱动要求不同，在专属资源池列表页中，可自行选择加速卡驱动，并根据业务需要进行立即变更或平滑升级。ModelArts提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力，可参考升级Standard专属资源池驱动进行升级。
我的资料 查看个人基本信息，包括“账号”、“头像”、“昵称”、“邮箱”、“简介”等信息。 单击“编辑资料”，可以编辑“昵称”和“简介”。 单击“更换头像”，可以自定义替换头像。 父主题： AI Gallery（旧版）
dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions Array of Constraint objects 数据约束条件。 value Map<String,Object>
W4A16量化工具 ├──convert_awq_to_npu.py # awq权重转换脚本 ├──quantize.py # 昇腾适配的量化转换脚本 ├──build.sh # 安装量化模块的脚本 ├──llm_evaluation
委托用户：选择委托名称。使用账号A创建一个权限委托，在此处将该委托授权给账号B拥有的委托。在使用账号B登录控制台时，可以在控制台右上角的个人账号切换角色到账号A，使用账号A的委托权限。 图4 委托用户切换角色 “委托选择” 已有委托：列表中如果已有委托选项，则直接选择一个可用的委托为上述选择的用户授权。单击委托名称查看该委托的权限详情。
|── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件 |── saved_dir_for_output # 训练输出保存权重，目录结构会自动生成，无需用户创建
|── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件 |── saved_dir_for_output # 训练输出保存权重，目录结构会自动生成，无需用户创建
Code）或SSH客户端，通过SSH远程接入Notebook实例时需要的相关配置。 flavor 否 String 支持变更实例规格，支持变更的规格可以通过本章节的查询支持可切换规格列表的API获取。 image_id 否 String 支持更新镜像ID，镜像ID参考查询支持的镜像列表获取。
数据处理完后，在/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/GLM3-6B/data/finetune/目录下生成转换后的数据文件。 父主题： SFT全参微调训练
sslVerify=false https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git cd ComfyUI # 切换到0.2.7分支 git reset --hard 6966729 修改requirements.txt中的torch/torchvi
${pod_name}：pod名，例如图1${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。 进入benchmark_tools目录下，切换conda环境并安装依赖。 cd /home/ma-user/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_tools/
可以根据实际需求设置。 --num-requests：输出数据集的数量，可以根据实际需求设置。 进入benchmark_tools目录下，切换一个conda环境。 cd benchmark_tools conda activate python-3.9.10 执行脚本benchmark_serving
${pod_name}：pod名，例如图1${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。 进入benchmark_tools目录下，切换conda环境并安装依赖。 cd /home/ma-user/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_tools/
${pod_name}：pod名，例如图1${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。 进入benchmark_tools目录下，切换conda环境并安装依赖。 cd /home/ma-user/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_tools/
可以根据实际需求设置。 --num-requests：输出数据集的数量，可以根据实际需求设置。 进入benchmark_tools目录下，切换一个conda环境。 cd benchmark_tools conda activate python-3.9.10 执行脚本benchmark_serving
数据处理完后，在/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/finetune/目录下生成转换后的数据文件。 父主题： SFT微调训练
数据处理完后，在/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/data/finetune/目录下生成转换后的数据文件。 父主题： SFT全参微调训练
/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/BaiChuan2-13B/data/finetune/目录下生成转换后的数据文件。 父主题： SFT全参微调
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