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登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”，在“弹性集群”页面，选择“Lite资源池”页签，查看资源池列表。 进入资源池详情页，在节点管理页面，选择需要进行驱动升级的节点，单击操作列的“更多 > 驱动升级”。 在“驱动升级”弹窗中，会
若重启后，还是会Pending，建议多重复重启几次。 其他实例调度失败问题 首先通过打印Pod日志信息。根据错误信息，可通过访问官网链接：工作负载异常：实例调度失败，进行查找。 如何删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config
若重启后，还是会Pending，建议多重复重启几次。 其他实例调度失败问题 首先通过打印Pod日志信息。根据错误信息，可通过访问官网链接：工作负载异常：实例调度失败，进行查找。 如何删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config
在扩缩容页面，根据业务需要增删模型服务的实例数，配置完成后，单击“确认”提交扩缩容任务。 在我的服务列表，单击服务名称，进入服务详情页，可以查看修改后的实例数是否生效。 父主题： 管理我的服务
针对启用团队标注功能的数据标注任务，支持创建团队标注任务，将标注任务指派给不同的团队，由多人完成标注任务。同时，在成员进行数据标注过程中，支持发起验收、继续验收以及查看验收报告等功能。 团队标注功能是以团队为单位进行管理，数据集启用团队标注功能时，必须指定一个团队。一个团队可以添加多个成员。 一个账号最多可添加10个团队。
<NODE_RANK=0> sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh localhost 1 0 训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调训练的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch
介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink
String MRS集群ID。可登录MRS控制台查看。 cluster_mode 否 String MRS集群运行模式。可选值如下： 0：普通集群 1：安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String
<NODE_RANK=0> sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh localhost 1 0 训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
业或实例上，判断是否使用了专属资源池。如判断相关作业或实例可停止，则可以停止，释放出更多的资源。 图1 总览 单击进入专属资源池详情页面，查看作业列表。 观察队头是否有其他作业在排队，如果已有作业在排队，则新建的作业需要继续等待。 图2 作业排队列表 如果通过排查计算，发现资源确
选择模型服务，单击操作列的“更多 > 设置QPS”，在弹窗中修改数值，单击“提交”启动修改任务。 图1 修改QPS 在我的服务列表，单击服务名称，进入服务详情页，可以查看修改后的QPS是否生效。 父主题： 管理我的服务
介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于S
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支持1~90个字符，请勿在描述中输入涉政、迷信、违禁等相关敏感词，否则发布审核无法通过。 可见范围 “所有用户可见”：表示公开资产，所有用户都可以查看该资产。 “指定用户可见”：输入账号名、账号ID或用户昵称搜索并选择用户，使其可见该资产。 可用范围 选择是否启用“申请用户可用”。 勾选
Lite Server使用流程 ModelArts Lite Server提供多样化的xPU裸金属服务器，赋予用户以root账号自主安装和部署AI框架、应用程序等第三方软件的能力，为用户打造专属的云上物理服务器环境。用户只需轻松选择服务器的规格、镜像、网络配置及密钥等基本信息，即
m_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）
支持1~90个字符，请勿在描述中输入涉政、迷信、违禁等相关敏感词，否则发布审核无法通过。 可见范围 “所有用户可见”：表示公开资产，所有用户都可以查看该资产。 “指定用户可见”：输入账号名、账号ID或用户昵称搜索并选择用户，使其可见该资产。 可用范围 选择是否启用“申请用户可用”。 勾选
ma-cli)" 此外，可以通过“ma-cli auto-completion Fish”或“ma-cli auto-completion Fish”命令查看“Zsh”、“Fish”中的自动补全命令。 命令概览 $ ma-cli auto-completion -h Usage: ma-cli auto-completion
执行训练启动命令后，等待模型载入，当出现“training”关键字时，表示开始训练。训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 更多查看训练日志和性能操作，请参考查看日志和性能章节。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
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