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支持自定义交叉熵融合算子，满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子，满足vllm投机推理场景 支持CopyBlocks算子，满足vllm框架beam search解码场景 支持AdvanceStep算子，满足vllm投机推理场景 多个融合算子支持PTA图模式适配
图2 提示clip-vit-large-patch14-336模型不能自动下载 父主题： MLLM多模态模型训练推理
图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1.
支持自定义交叉熵融合算子，满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子，满足vllm投机推理场景 支持CopyBlocks算子，满足vllm框架beam search解码场景 支持AdvanceStep算子，满足vllm投机推理场景 多个融合算子支持PTA图模式适配
图1 配置委托访问授权 完成配置后，在ModelArts控制台的权限管理列表，可查看到此账号的委托配置信息。 图2 查看委托配置信息 配置SWR组织权限。 IAM用户创建后，需要管理员在组织中为用户添加授权，使IAM用户对组织内所有镜像享有读取/编辑/管理的权限。
图像理解、对话问答 中文、英文 参数配置完成后，单击“创建”，创建自定义模型。
图1 在AI开发时使用Standard资源池 ModelArts Standard资源池说明 在使用ModelArts进行AI开发时，您可以选择使用如下两种资源池： 专属资源池：专属资源池不与其他用户共享，资源更可控。
图1 资源配置（单节点方式） 修改容器引擎空间大小 扩容资源池时，可以设置新建节点的容器引擎空间大小。此操作会导致资源池内该规格下节点的dockerBaseSize不一致，可能会使得部分任务在不同节点的运行情况不一致，请谨慎操作。存量节点不支持修改容器引擎空间大小。
可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注 表9 SearchProp 参数 参数类型 描述 op String
图1 Notebook中上传下载OBS文件 使用OBS客户端上传文件的操作指导：上传文件 方法一：在Notebook中通过Moxing上传下载OBS文件 MoXing是ModelArts自研的分布式训练加速框架，构建于开源的深度学习引擎TensorFlow、PyTorch等之上，使用
只有托管到AI Gallery仓库的资产才支持使用Gallery CLI配置工具下载文件，如果在资产详情页有“复制完整资产名称”按钮即表示该资产支持使用Gallery CLI配置工具下载，如图1所示。
否 LabelTaskTypeEnum 支持以下几种类型： IMAGE_CLASSIFICATION （图像分类） OBJECT_DETECTION = 1 （物体检测） IMAGE_SEGMENTATION （图像分割） TEXT_CLASSIFICATION （文本分类） NAMED_ENTITY_RECOGNITION
图1 进入我的Gallery 表1 我的Gallery列表介绍 模块列表 功能介绍 我的主页 展示个人的成长值数据。 成长值可以通过“签到”和发布资产获取，每天只能签到一次。 说明： 成长值相关数据和功能当前是Beta版本，在正式版本发布前可能会发生变化。
图1 等待模型载入 更多查看训练日志和性能操作，请参考查看日志和性能章节。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
图1 上传OBS文件到Notebook的代码示例 构建推理代码。 解压AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip代码包。
必选： 固定子目录名称，用于放置模型相关文件 | │ ├── <<自定义python包>> 可选：用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用 | │ ├── saved_model.pb 必选: protocol buffer格式文件，包含该模型的图描述
图1 等待模型载入 训练完成后，生成的权重文件保存路径为：/home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 更多查看训练日志和性能操作，请参考查看日志和性能章节。
MaaS基于多个优质昇腾云开源大模型，提供优质Prompt模板，让大模型准确理解业务意图，分解复杂任务，沉淀出丰富的多个智能Agent，帮助企业快速智能构建和部署大模型应用。
如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时，都会清空输出目录，以便保存新的训练结果。
如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时，都会清空输出目录，以便保存新的训练结果。
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