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控制台左上角切换区域，查看对应的资源。 可用区 可用区是同一服务区内，电力和网络互相独立的地理区域，一般是一个独立的物理机房，这样可以保证可用区的独立性。是否将资源放在同一可用区内，主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力，建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。
本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.909版本，请参考表1获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 软件配套版本 表1 获取软件 分类 名称
等，常用的工具软件，例如cuda，cudnn等，满足AI开发常用需求。 预置Conda环境：每个预置镜像都会创建一个相对应的Conda环境和一个基础Conda环境python（不包含任何AI引擎），如预置MindSpore所对应的Conda环境如下。 用户可以根据是否使用AI引擎
GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA？ 场景描述 当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时，需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器（Ubuntu20.04系统）如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA
e5-mistral-7B和gte-Qwen2-7B-instruct模型，使用openai启动服务，发送推理请求使用的是接口curl -X POST http://localhost:port/v1/embedding。 表1 基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 序号 模型名
的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。
训练作业算法。目前支持三种形式： id只取算法的id； subscription_id+item_version_id取算法的订阅id和版本id； code_dir+boot_file取训练作业的代码目录和启动文件。 tasks Array of TaskResponse objects 异构训练作业的任务列表。
的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。
的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B单机。 表1 环境要求 名称 版本 driver 23.0.6 PyTorch pytorch_2.1.0 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6
好的对比标杆。如果是NPU上全新开发的网络，请参考PyTorch迁移精度调优排查溢出和精度问题。 理解GPU和NPU的构造以及运行的差别，有助于在迁移过程中分析问题并发挥NPU的优势。由于构造和运行机制的差别，整个迁移过程并非是完全平替，GPU在灵活性上有其独特的优势，而NPU上
提供的服务可使用HTTPS/HTTP协议和监听的容器端口，端口和协议可根据镜像实际使用情况自行填写，ModelArts提供的请求协议和端口号的缺省值是HTTPS和8080。请参考https示例。 （可选）健康检查的URL路径必须为"/health"。 OBS模型包规范 模型包的名字必须为model。模型包规范请参见模型包规范介绍。
通过nvidia-smi -a查询到Retired Pages中，Single Bit和Double Bit之和大于64。 发起维修流程。 NT_GPU_CARD_LOSE GPU 掉卡 GPU卡丢失。 节点规格的GPU卡数和以下任意值不相等： lspci可见GPU卡数。 nvidia-smi可见卡数。
0版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23.0.6。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.5.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称
框架，Python 3.7等。 - CPU使用率 业务中是否有大量使用CPU的代码，以及日常运行过程中CPU的占用率（占用多少个核心），以及使用CPU计算的业务功能说明和并发机制。 - 是否有Linux内核驱动 是否有业务相关的Linux内核驱动代码。 - 依赖第三方组件列表 当
新的Workflow名称，必须为1~64位只包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-）且以英文开头的名称。 删除Workflow 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间>Workflow”，进入Workflow总览页面。 删除工作流有2种方式 工作流列表页 单击操作栏的“更多”，选
触发条件和下面的因素有关： 文件名越长，文件数量的上限越小 blocksize越小，文件数量的上限越小。（ blocksize，系统默认 4096B。总共有三种大小：1024B、2048B、4096B） 创建文件越快，越容易触发（机制大概是：有一个缓存，这块大小和上面的1和2有关，
Snt9B开展Flux模型的训练过程，包括基于kohya的Fintune训练和基于ai-toolkit的Lora训练。 约束限制 本方案目前仅适用于企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.911版本，请参考表1获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。
昇腾云服务6.3.906版本说明 本文档主要介绍昇腾云服务6.3.906版本配套的镜像地址、软件包获取方式和支持的特性能力。 配套的基础镜像 镜像地址 获取方式 配套关系镜像软件说明 配套关系 PyTorch： 西南-贵阳一 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud
Cluster。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理
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