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1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。 Ascend: 8*ascend-snt9b表示昇腾8卡。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模
Management，简称IAM）进行精细的权限管理。该服务提供用户身份认证、权限分配、访问控制等功能，可以帮助您安全的控制云服务资源的访问。如果华为账号已经能满足您的要求，不需要通过IAM对用户进行权限管理，您可以跳过本章节，不影响您使用ModelArts服务的其他功能。 IAM是提供
上传tokenizers文件到工作目录中的/mnt/sfs_turbo/tokenizers/Llama2-{MODEL_TYPE}目录，如Llama2-70B。 具体步骤如下： 进入到${workdir}目录下，如：/mnt/sfs_turbo，创建tokenizers文件目录将权重和词表文件放置此处，以Llama2-70B为例。
ppl困惑度评测一般用于base权重测评，会将n个选项上拼接上下文，形成n个序列，再计算着n个序列的困惑度(perplexity)。其中，perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结果。运行时间比较长，例如llama3_8b 跑完mmlu要2~3小时。 在npu卡上，使用多卡进行推理时，需要预置变量
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近特定客户的要求，或满足不同地区的法律或其他要求。 可用区 一个可用区（AZ）是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 区
在用户的委托授权中同步增加此策略，避免在租户面通过委托token突破限制。 在统一身份认证服务页面的左侧导航中选择委托，找到该用户组在ModelArts上使用的委托名称，单击右侧的“修改”操作，选择“授权记录”页签，单击“授权”，选中上一步创建的自定义策略“不允许用户使用公共资源池”，单击“下
的整体情况，需要给子账号授予CES权限。 如果只是查看监控，给子账号授予CES ReadOnlyAccess权限即可。 如果还需要在CES上设置监控告警，则需要再加上CES FullAccess权限，以及SMN消息通知权限。 （可选）配置VPC权限。如果用户在创建专属资源池过程中
MA_STUDIO TENSOR_BOARD WEB_IDE extensions Map<String,String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表，允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。
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ission denied。 原因分析 OBS桶与ModelArts不在同一个区域导致。 没有他人OBS桶的访问权限。 ModelArts上没有配置委托授权。 OBS文件加密上传导致。ModelArts不支持OBS加密文件。 OBS桶的权限和访问ACL设置不正确导致。 创建训练作业时，代码目录和启动文件设置有误。
主要通过MindSpore Lite（简称MSLite）进行模型的转换，进一步通过MindSpore Runtime支持昇腾后端的能力来将推理业务运行到昇腾设备上。 模型准备 MindSpore Lite提供的模型convertor工具可以支持主流的模型格式到MindIR的格式转换，用户需要导出对应的模型文件，推荐导出为ONNX格式。
什么是断点续训练 断点续训练是指因为某些原因（例如容错重启、资源抢占、作业卡死等）导致训练作业还未完成就被中断，下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。 checkpoint的机制是：在模
中，会根据数据和模型结果进行多轮的实验迭代。算法工程师会根据数据特征以及数据的标签做多样化的数据处理以及多种模型优化，以获得在已有的数据集上更好的模型效果。传统的模型交付会直接在实验迭代结束后以输出的模型为终点。当应用上线后，随着时间的推移，会出现模型漂移的问题。新的数据和新的特
昇腾系列AI处理器的Physical ID。 device_type 昇腾系列AI处理器类型。 gpu_uuid 节点上GPU的UUID。 gpu_index 节点上GPU的索引。 gpu_type 节点上GPU的型号。 device_name infiniband或RoCE网络网卡的设备名称。 port
什么是增量训练 增量训练（Incremental Learning）是机器学习领域中的一种训练方法，它允许人工智能（AI）模型在已经学习了一定知识的基础上，增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力，而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的训练数据，缓解了存储资源有限
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