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//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
建和管理等。一般用户选择此项即可。 如何获取访问密钥AK/SK？ 如果在其他功能（例如PyCharmtoolKit/VSCode登录，访问在线服务等）中使用到访问密钥AK/SK认证，获取AK/SK方式请参考如何获取访问密钥章节。 如何删除已有委托列表下面的委托名称？ 图8 已有委托
开发环境的Notebook，根据不同的工作环境，对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 新版Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎PyTorch1
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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>
Job>Stop”，或者直接在网页端单击终止。 图30 终止训练作业 步骤5：清除相应资源 为避免产生不必要的费用，在完成试用后，建议您删除相关资源，如在线服务、训练作业及其OBS目录。 停止Notebook：在“Notebook”页面，单击对应实例操作列的“停止”。 在PyCharm菜单栏中，选择“ModelArts
工具介绍及准备工作 本章节主要介绍针对LLaMAFactory开发的测试工具benchmark，支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置，用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。
工具介绍及准备工作 本章节主要介绍针对LLaMAFactory开发的测试工具benchmark，支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置，用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。
工具介绍及准备工作 本章节主要介绍针对LLaMAFactory开发的测试工具benchmark，支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置，用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。
将获取到的Wav2Lip Ascend软件包AscendCloud-AIGC-*.zip文件上传到容器的/home/ma-user目录下。获取路径：Support网站。 解压AscendCloud-AIGC-*.zip文件，解压后将里面指定文件与对应Wave2Lip文件进行替换。 cd /home/ma-user
Tenant Administrator 可选 CES云监控 授予子用户使用CES云监控服务的权限。通过CES云监控可以查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况，并设置监控告警。 CES FullAccess 可选 SMN消息服务 授予子用户使用SMN消息服务的
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在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成分布式训练任务 场景描述 本案例介绍如何在Snt9B上进行分布式训练任务，其中Cluster资源池已经默认安装volcano调度器，训练任务默认使用volcano job形式下发lite池集群。训练测试用例使用NLP的bert模型，详细代码和指导可参考Bert。
精度校验 转换模型后执行推理前，可以使用benchmark工具对MindSpore Lite云侧推理模型进行基准测试。它不仅可以对MindSpore Lite云侧推理模型前向推理执行耗时进行定量分析（性能），还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析（精度）。 精度测试 benc
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.5.0）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.5.0）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.6.0）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.6.0）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.5.0）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服
ModelArts控制台为什么能看到创建失败被删除的专属资源池？ 在控制台页面操作删除专属资源池后，后端服务需要进行资源实例释放。在资源实例释放过程中，用户依然可以查询到资源池。如果需要创建专属资源池，建议等待5min后再创建，且不要使用已创建过的专属资源池名称来命名新建的专属资
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