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如：都在华北-北京四站点。不支持跨站点访问OBS桶。具体请参见查看OBS桶与ModelArts是否在同一个区域。 请确认操作Notebook的账号有权限读取OBS桶中的数据。如没有权限，请参见在ModelArts的Notebook中，如何访问其他账号的OBS桶？。 父主题： Standard
次执行安装命令。 方法二：使用本地IDE远程连接Notebook准备环境 使用本地IDE如PyCharm开发工作流，您只需专注于本地代码开发即可。PyCharm连接Notebook操作请参见配置本地IDE（PyCharm ToolKit连接）。 在本地IDE的终端运行如下命令进行环境准备。Python版本要求：3
托管其他任务类型的模型，其他任务类型的模型被称为自定义模型。但是托管的自定义模型要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务（微调大师、在线推理服务）。 自定义模型的使用流程 托管模型到AI Gallery。 模型基础设置里的“任务类型”选择除“文本问答”和“文本生成”之外的类型。
请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 响应参数 状态码：200 表4 响应Body参数
本至关重要。 ModelArts Studio大模型即服务平台支持手动修改模型服务的实例流量限制QPS，该操作不会影响部署服务的正常运行。 约束限制 仅当模型服务处于这几个状态下才能修改QPS：运行中、异常。 修改QPS 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts
VSCode远程连接时卡顿，或Python调试插件无法使用如何处理？ 问题现象 VSCode远程连接Notebook时，单击“VS Code接入”跳转至连接界面时一直卡顿，或Python调试插件无法使用。 图1 Python调试插件错误 原因分析 该问题通常由VS Code安装了第三方中文插件引起。
LLM大语言模型训练推理 在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.3.912） 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink
en、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3
在Notebook中安装依赖包时报错，报错截图如下： 原因分析 pypi源没有这个包或源不可用。 解决方案 使用别的源下载。 pip install -i 源地址 包名 父主题： 环境配置故障
0 \ --memory_efficient \ --eval 启动剪枝模型推理服务 使用剪枝特性时，启动推理服务时的model_path请使用剪枝处理后的模型。具体参考启动推理服务。 父主题： 推理关键特性使用
动态挂载OBS并行文件系统操作 方式1：通过ModelArts控制台操作 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“开发空间 > Notebook”，进入“Notebook”页面。 选择运行中的Notebook实例，单击实例名称，进入Notebook实例详情页面，在“存储配置”页签，单击“添加数据存储”，设置挂载参数。
tokenization_chatglm.py 问题9：使用benchmark-tools访问推理服务返回报错 使用benchmark-tools访问推理服务时，输入输出的token和大于max_model_len，服务端返回报错Response payload is not completed，见图2。
镜像 Dockerfile一般需要提供一个基础镜像的地址，目前支持从docker hub等开源镜像仓拉取公开镜像，以及SWR的公开或私有镜像。其中ma-cli提供了查询ModelArts预置镜像和用户已注册镜像列表及SWR地址。 $ma-cli image get-image -h
训练作业的输出文件OBS路径URL，默认为空，如“/usr/train/”。 log_url 否 String 训练作业的日志OBS输出路径URL，默认为空。如：“/usr/train/”。 user_image_url 否 String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。如：“100.125
化实现了更高的性能和易用性。它使得在NPU卡上运行大模型变得更加高效和便捷，为用户带来了极大的便利和性能提升。Ascend-vLLM可广泛应用于各种大模型推理任务，特别是在需要高性能和高效率的场景中，如自然语言处理、图像生成和语音识别等。 Ascend-vLLM的主要特点 易用性
训练完成后，您可以单击“图像分类”节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图1 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数名称 参数含义 说明 recall 召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。
tokenization_chatglm.py 问题9：使用benchmark-tools访问推理服务返回报错 使用benchmark-tools访问推理服务时，输入输出的token和大于max_model_len，服务端返回报错Response payload is not completed，见图2。
资产识别与管理 资产识别 用户在AI Gallery中的资产包括用户发布的AI资产以及用户提供的一些个人信息。 AI资产包括但不限于文本、图形、数据、文章、照片、图像、插图、代码、AI算法、AI模型等。 用户的个人信息包括： 用户注册时提供的昵称、头像、邮箱。 用户参加实践时提供的姓名、手机号、邮箱。
opencompass.sh 参数说明: vllm_path：构造vllm评测配置脚本名字，默认为vllm。 service_port：服务端口，与启动服务时的端口保持，比如8080。 max_out_len：在运行类似mmlu、ceval等判别式回答时，max_out_len建议设置
--proportion=2 --test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1
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