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注意：集群有多个节点，要确保每个节点都拥有镜像。 镜像获取完成后可通过如下其中一个命令进行查看： # ctr 工具查看 ctr -n k8s.io image list # 或 crictl image # nerdctl 工具查看 nerdctl --namespace k8s.io image list
被清空。SFS购买指导请参考如何购买弹性文件服务？。 购买容器镜像服务SWR 容器镜像服务分为企业版和共享版。 共享版计费项包括存储空间和流量费用，目前均免费提供给您。 企业版当前仅支持按需计费模式，公测期间，可免费使用。 上传镜像前需要创建组织，创建步骤请参考创建组织。 购买对象存储服务OBS
tput_dir参数值路径下的training_loss.png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，将trainer_log.jsonl文件长传至可视化工具页面，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练
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--local-dir <模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的
列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
--local-dir <模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的
权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA
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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。DeepSpe
使用VS Code创建并调试训练作业 由于AI开发者会使用VS Code工具开发算法或模型，为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境、贴近本地开发习惯地编写启动命令，ModelArts提供了一个训练作业场景下的IDE插件ModelArts-HuaweiCloud，用
kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
tput_dir参数值路径下的training_loss.png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，将trainer_log.jsonl文件长传至可视化工具页面，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练
集群有多个节点，要确保每个节点都拥有镜像。 镜像获取完成后可通过如下其中一个命令进行查看： # ctr 工具查看 ctr -n k8s.io image list # 或 crictl image # nerdctl 工具查看 nerdctl --namespace k8s.io image list
集群有多个节点，要确保每个节点都拥有镜像。 镜像获取完成后可通过如下其中一个命令进行查看： # ctr 工具查看 ctr -n k8s.io image list # 或 crictl image # nerdctl 工具查看 nerdctl --namespace k8s.io image list
ModelArts在线服务的API接口组成规则是什么？ 模型部署成在线服务后，用户可以获取API接口用于访问推理。 API接口组成规则如下： https://域名/版本/infer/服务ID 示例如下： https://6ac81cdfac4f4a30be95xxxbb682.apig.xxx.xxx
ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下： 建议使用OBSutil作为和OBS交互的工具，如何在本机安装obsutil可以参考obsutil安装和配置。 训练数据、代码、模型下载。（本地使用硬盘挂载或者docker cp，在ModelArts上使用OBSutil）
本教程需要使用到的AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip软件包中的关键文件介绍如下。 ├──llm_tools #推理工具包 ├──llm_evaluation #推理评测代码包 ├──benchmark_eval # 精度评测
使用kubectl工具。 若通过内网使用kubectl工具，需要将kubectl工具安装在和集群在相同vpc下的某一台机器上。单击连接信息下kubectl后的“配置”按钮，根据界面提示使用kubectl工具。 图11 通过内网使用kubectl工具 通过公网使用kubectl工具，可以将k
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