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} ] } 创建用户组并加入用户，步骤请参考Step1 创建用户组并加入用户。 给用户组授权策略。在IAM服务的用户组列表页面，单击“授权”，进入到授权页面，为子账号配置权限。勾选步骤2中创建的“ma_sfs_turbo”策略。单击“下一步”和“确定”。 在已
s”为全局级云服务。了解更多 创建用户组并加入用户，步骤请参考Step1 创建用户组并加入用户。 给用户组授权策略。 在IAM服务的用户组列表页面，单击“授权”，进入到授权页面，为子账号配置权限。勾选“trainJob”和“trainJob-obs”策略。单击“下一步”和“确定”。
服务部署和运行过程中，关键事件支持手动/自动刷新。 查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 批量服务”，在服务列表中，您可以单击名称/ID，进入服务详情页面。 在服务详情页面，切换到“事件”页签，查看事件信息。 父主题： 管理批量推理作业
更新管理 ModelArts在线服务更新 对于已部署的推理服务，ModelArts支持通过更换AI应用的版本号，实现服务升级。 推理服务有三种升级模式：全量升级、滚动升级（扩实例）和滚动升级（缩实例）。了解三种升级模式的流程，请参见图1。 全量升级 需要额外的双倍的资源，先全量创建新版本实例，然后再下线旧版本实例。
[ma-user work]$ 表2 参数说明 参数名 参数类型 是否必选 参数说明 --filter String 否 根据模板名称关键字过滤模板列表。 -pn / --page-num Int 否 镜像页索引，默认是第1页。 -ps / --page-size Int 否 每页显示的镜像数量，默认是20。
参数类型 描述 total Integer 训练作业引擎规格总数。 items Array of items objects 引擎规格参数列表。 表3 items 参数 参数类型 描述 engine_id String 引擎规格的ID。如“caffe-1.0.0-python2.7”。
code_dir+boot_file：取训练作业的代码目录和启动文件。 tasks 否 Array of Task objects 任务列表。该功能暂未实现。 spec 否 Spec object 训练作业规格参数。有此字段时，无需填写tasks字段。 endpoints 否 JobEndpointsReq
改容器引擎空间大小”。 如果问题仍未解决，请联系技术支持。 前提条件 Notebook实例状态为“运行中”。 保存镜像 在Notebook列表中，对于要保存的Notebook实例，单击右侧“操作”列中的“更多 > 保存镜像”，进入“保存镜像”对话框。 图1 保存镜像 在保存镜像对
改容器引擎空间大小”。 如果问题仍未解决，请联系技术支持。 前提条件 Notebook实例状态为“运行中”。 保存镜像 在Notebook列表中，对于要保存的Notebook实例，单击右侧“操作”列中的“更多 > 保存镜像”，进入“保存镜像”对话框。 图1 保存镜像 在保存镜像对
//docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
为离线测评，不需要启动推理服务，目前支持大语言模型。 约束限制 确保容器可以访问公网。 使用opencompass工具需用vllm接口启动在线服务。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard，用户需要购买专属资源池，具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求： 计算规格：用户可参考表2。 硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
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准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard，用户需要购买专属资源池，具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求： 计算规格：用户可参考表2。 硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 system：系统提示词，用来为整个对话设定场景或提供指导原则。 history： 一个列表，包含之前轮次的对话记录，每一对都是用户消息和模型回复。这有助于保持对话的一致性和连贯性。 [ { "instruction":
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard，用户需要购买专属资源池，具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求： 计算规格：用户可参考表2。 硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
使用地址下载地址，下载Miniconda3-py39_24.5.0-0安装文件（对应python 3.9）。 如果需要其他版本的Python，可以从Miniconda3文件列表下载，需注意MindSpore要下载对应其Python版本的包，上下文版本替换要保持一致。 将上述pip源文件、*.list文件、*.run文件、
Trainer 和 DeepSpeed。 数据准备 要准备微调数据，您应该将每个样本制定为一个字典，其中包含一个 ID、一个图像路径（或图像列表）和一个对话列表。然后，将数据样本保存在 JSON 文件中。 对于视觉语言任务，您必须提供占位符（例如<image>或<image_XX>）来定义
训练时transformers版本要求为4.45.0，训练完成后保存的tokenizer.json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串，导致推理异常 解决措施，以下两种方法任选其一： 更新transformes和tokenizers版本 GLM4-9B模型，容器内执行以下步骤：
训练时transformers版本要求为4.45.0，训练完成后保存的tokenizer.json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串，导致推理异常 解决措施，以下两种方法任选其一： 更新transformes和tokenizers版本 GLM4-9B模型，容器内执行以下步骤：
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