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#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套的模型训练文档请参
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onda环境如下。 用户可以根据是否使用AI引擎Mindspore参与功能调试，选择不同的Conda环境。 Notebook：是一款Web应用，用户能够在界面编写代码，并且将代码、数学方程和可视化内容组合到一个文档中。 JupyterLab插件：插件包括规格切换，分享案例到AI
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资源池分为公共资源池与专属资源池。 公共资源池供所有租户共享使用。 专属资源池需单独创建，不与其他租户共享。 规格 选择规格，规格中描述了服务器类型、型号等信息，仅显示模型支持的资源。 计算节点个数 当计算节点个数大于1，将启动多节点分布式训练。详细信息，请参见分布式训练功能介绍。 更多选项
Agent监控插件 当前账户需要给CES授权委托，请参考创建用户并授权使用云监控服务。 当前还不支持在CES界面直接一键安装监控，需要登录到服务器上执行以下命令安装配置Agent。其它region的安装请参考单台主机下安装Agent。 cd /usr/local && curl -k -O
64GB”：GPU单卡规格，16GB显存，适合深度学习场景下的算法训练和调测 Ascend规格 有Snt9(32GB显存)单卡、两卡、八卡等规格。配搭ARM处理器，适合深度学习场景下的模型训练和调测。 “存储配置” 包括“云硬盘EVS”、“弹性文件服务SFS”、“对象存储服务OBS”和“并行文件系统PFS”。请根据界面实际情况和需要选择。
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