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成功”的“事件发生时间”，创建成功的时间点对应界面上的“事件发生时间”。 对于公共资源池：计费的起点以实例创建成功的时间点为准，终点以实例停止或删除的时间为准。 实例具体如下： 因运行自动学习作业，而创建的对应的训练作业和在线服务。 因运行Workflow工作流，而创建的对应的训练作业和在线服务。
开启图模式后，服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程，并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时，可通过缓存文件来快速完成图编译的过程，避免长时间的等待，并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能，因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
单击“提交”，在“信息确认”页面，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“确定”。 训练作业创建完成后，后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间，根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同，训练时长将持续几十分钟到几小时不等。训练作业执行成功后，日志信息如下所示。
快速响应。 您可以在服务详情页的“调用指南”页签（如图5）获取API接口公网地址（对应下文示例中的在线服务的调用地址url）和AppKey/AppSecret（对应下文示例中的app_key、app_secret）和AppCode（对应下文示例中的app_code）。请注意使用图
依次单击需要复核的图片，在标注页面拖动图片的标注框，即可重新完成标注。（修改后的图片会带有“已修改”的信息。） 您也可以选中需要删除标签的图片，单击右上方的，删除原始的标注信息。（删除后的图片会带有“已删除”的信息） 图10 已修改 图11 已删除 您也可以对当前已标注的图片标签信息进行修改。
包年/包月是一种先付费再使用的计费模式，适用于对资源需求稳定且希望降低成本的用户。通过选择包年/包月的计费模式，您可以预先购买云服务资源并获得一定程度的价格优惠。本文将介绍ModelArts资源包年/包月的计费规则。 适用场景 包年/包月计费模式需要用户预先支付一定时长的费用，适用于长期、稳定的业务需
contain表示模糊匹配。 具体过滤的字段，由各个接口额外定义参数。例如Workflow支持按照名称（name）进行过滤，则相应的过滤字段为name。name=workflow&search_type=contain表示查询名称中含有Workflow字样的所有工作流。 name 否 String
PRIVATE：仅创建者和主账号可访问。 INTERNAL：创建者、主账号、指定IAM子账号可访问，需要与grants参数配合使用。 name 否 String 工作空间名称。长度限制为4-64字符，支持中文、大小写字母、数字、中划线和下划线。同时'default'为系统预留的默认工作空间名
step_name 否 String 节点的名称，在一个DAG中唯一，1到64位只包含中英文，数字，空格，下划线（_）和中划线（-），并且以中英文开头。 duration 否 Integer Execution执行的运行时长。 type 否 String 节点的类型。 instance_id
服务所使用的资源统计信息。 如果日志数据已经在训练时进行了输出和转储，例如存放在OBS，且符合约束限制中的文件名和路径约束，则跳过日志采集步骤，进入步骤二：日志清洗。 约束限制 CANN日志采集后必须放在名为“process_log”的文件夹下，示例：“worker-0/…/process_log/”。
String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。调用成功时无此字段。 job_id Long 训练作业的ID。 job_name String 训练作业的名称 status Int 训练作业的运行状态，详细作业状态列表请参见作业状态参考。
经过对裸金属服务器排查，发现nvidia-drvier和cuda都已安装，并且正常运行。nvidia-fabricmanager服务可以使单节点GPU卡间互联，在多卡GPU机器上，出现这种问题可能是nvidia-fabricmanger异常导致。 执行以下命令，查看NVIDIA和CUDA的版本，以及nvidia-fabricmanager的状态。
ts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 已经准备好数据源，例如存放在OBS的“/test-obs/classify/input/cat-dog/”目录下。 已经准备好数据集的输出位置，用于存放输出的标注信息等文件，例
gface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli download --resume-download
gface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli download --resume-download
务（MRS）和本地上传。 数据集中的数据导入入口 数据集中的数据导入有5个入口。 创建数据集时直接从设置的数据导入路径中自动同步数据。 创建完数据集后，在数据集列表页面的操作栏单击“导入”，导入数据。 图1 在数据集列表页导入数据 在数据集列表页面，单击某个数据集的名称，进入数据
附录 各模型支持的最小卡数和最大序列 Ascend-vLLM推理常见问题 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.3.912）
针对ModelArts中创建的模型，支持以下发布方式： 发布至AI Gallery AI Gallery是在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区，提供算法、模型、数据集等内容的共享，为高校科研机构、模型开发商、解决方案集成商、企业级个人开发者等群体，提供安全、开放的共享，加速AI资产的开发与落地。
静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求
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