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可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。
cp37m-linux_x86_64.whl \ /tmp/torchaudio-0.8.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl # 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim和curl 工具
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.html#offline-batched-inference。
cp37m-linux_x86_64.whl \ /tmp/torchaudio-0.8.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl # 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim和curl 工具
新闻分析工具： 为分析师提供自动分类的新闻数据，便于进行市场趋势和热点分析。 方案流程 图1 方案实现流程 准备数据集：获取新闻数据集，并上传到OBS。 创建模型：选择Llama3-8B模型框架，使用推荐权重创建我的模型。 调优模型：使用不同的调优参数去训练模型。
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.html#offline-batched-inference。
/dog_cat_1w obs://${your_obs_buck}/demo/ -f -r OBS支持多种文件上传方式，当文件少于100个时，可以在OBS Console中上传，当文件大于100个时，推荐使用工具，推荐OBS Browser+（win）、obsutil（linux
以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
下载ModelArts SDK安装包 下载ModelArts SDK校验文件 下载Workflow SDK安装包 下载Workflow SDK校验文件 将SDK包及对应的校验文件放在同一目录下，使用openssl工具进行完整性校验，Workflow SDK校验示例如下： openssl
配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理，基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量： export LLM_TOOLS_PATH=${root_path_of_AscendCloud-LLM}/llm_tools
配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理，基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量： export LLM_TOOLS_PATH=${root_path_of_AscendCloud-LLM}/llm_tools
只允许邀测的VAS服务发布市场 请选择邀测的VAS服务。 400 ModelArts.5315 Request is repeated submit. 该请求重复提交 请勿重复提交请求。
4.12.0-Linux-x86_64.sh -b -p /home/ma-user/miniconda3 # 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim / curl / net-tools / ssh 工具
ModelArts开发环境提供的预置镜像主要包含： 常用预置包：基于标准的Conda环境，预置了常用的AI引擎，常用的数据分析软件包，例如Pandas，Numpy等，常用的工具软件，例如cuda，cudnn等，满足AI开发常用需求。
4.12.0-Linux-x86_64.sh -b -p /home/ma-user/miniconda3 # 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim / curl / net-tools / ssh 工具
specification 否 String 在线服务的资源规格。详见部署服务 weight 否 Integer 权重百分比，分配到此模型的流量权重；仅当infer_type为real-time时需要配置，多个权重相加必须等于100。
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.html#offline-batched-inference。
可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。 图7 正常训练过程 训练完成后权重保存在自动生成的目录，例如：outputs/010-F16S3-STDiT-XL-2/epoch1-global_step2000/。
DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 size Long 镜像大小（单位KB）。 status String 镜像状态。枚举值如下： INIT：初始化。 CREATING：镜像保存中，此时Notebook不可用。
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