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ugging Face格式权重输出的路径（确保添加CONVERT_MG2HF环境变量并设置为True）。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。
在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署，管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册并登录华为云，且创建好OBS桶用于存储算法和Workflow。 订阅免费Workflow 登录“AI Gallery”。 选择“资产集市 > MLOps > Workflow”
会排队的；而公共资源池使用共享资源，在任何时候都有可能排队。 专属资源池支持打通用户的网络，在该专属资源池中运行的作业可以访问打通网络中的存储和资源。例如，在创建训练作业时选择打通了网络的专属资源池，训练作业创建成功后，支持在训练时访问SFS中的数据。 专属资源池支持自定义物理节
dard-qwenvl-7b/output/。在OBS桶中新建一个output目录，用于训练的输出路径。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，
dard-qwenvl-7b/output/。在OBS桶中新建一个output目录，用于训练的输出路径。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，
方法四：使用Git clone，官方提供了git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone会下载历史版本占用磁盘空间。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.910中的AscendCloud-LLM-xxx.zip
方法四：使用Git clone，官方提供了git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone会下载历史版本占用磁盘空间。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.911中的AscendCloud-LLM-xxx.zip
ugging Face格式权重输出的路径（确保添加CONVERT_MG2HF环境变量并设置为True）。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。
ugging Face格式权重输出的路径（确保添加CONVERT_MG2HF环境变量并设置为True）。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。
通常可以较显著地提升训练速度。 图18 SyncBatchNorm分析 memory 内存维度当前识别的问题较为简单，通常是NPU HBM占用过大或者存在内存碎片导致自动触发昇腾内存释放/重整算子（Memory Operator Issues），进而影响了训练性能。 下图展示了高
络配置，此处需要授予用户VPC权限。 （可选）配置SFS和SFS Turbo权限。如果用户在专属资源池中挂载SFS系统作为开发环境或训练的存储时，需要授予使用权限。 单击左上角的“查看已选”，确认已勾选的权限。 再单击“下一步”，设置最小授权范围。单击“指定区域项目资源”，勾选待授权使用的区域，单击“确定”。
镜像会以快照的形式保存，保存过程约5分钟，请耐心等待。此时不可再操作实例（对于打开的JupyterLab界面和本地IDE仍可操作）。 快照中耗费的时间仍占用实例的总运行时长，如果在快照中时，实例因运行时间到期停止，将导致镜像保存失败。 镜像保存成功后，实例状态变为“运行中”，用户可在“镜像管理”页面查看到该镜像详情。
该指标描述NPU的电压 V 自然数 instance_id，npu 6 HBM npu_util_rate_hbm NPU的HBM占用率 该指标描述NPU的HBM占用率 % 0～100% instance_id，npu Snt9B Snt9C 7 npu_hbm_freq HBM频率 NPU卡HBM频率
ugging Face格式权重输出的路径（确保添加CONVERT_MG2HF环境变量并设置为True）。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。
ugging Face格式权重输出的路径（确保添加CONVERT_MG2HF环境变量并设置为True）。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。
在创建训练作业时，设置训练“输出”参数为“train_url”，在指定的训练输出的数据存储位置中保存Checkpoint，且“预下载至本地目录”选择“下载”。选择预下载至本地目录时，系统在训练作业启动前，自动将数据存储位置中的Checkpoint文件下载到训练容器的本地目录。 图1 训练输出设置
depth Long 图片深度。 segmented String 分割。 mask_source String 图像分割得到的mask文件的云存储路径，目前只支持PNG格式。 voc_objects JSON Array 标注对象列表，详细请见表4。 表3 source参数 参数 参数类型
save("fantasy_landscape_npu.png") 在运行pipeline时，默认的加速卡为0号卡，当机器有多人使用时，可能存在资源占用而无法正常运行的情况，可以通过环境变量指定加速卡ID，如指定5号卡进行执行。 # mslite_pipeline.py … os.environ['DEVICE_ID']
ugging Face格式权重输出的路径（确保添加CONVERT_MG2HF环境变量并设置为True）。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。
评估推理资源。运行如下命令，返回NPU设备信息可用的卡数。 npu-smi info # 启动推理服务之前检查卡是否被占用、端口是否被占用，是否有对应运行的进程 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。
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