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表23 credential字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 ssh_private_key String ssh私有证书。 access_token String GitHub的oauth token。 请求示例 如下以查询开发环境类型为Notebook的实例列表为例。
参数指定了“/bin/prometheus”使用该配置文件。
按需计费 规格单价 * 使用时长 弹性文件服务SFS 用于存储运行Notebook实例时所需的数据。 具体费用可参见弹性文件服务价格详情。 注意： 存储到SFS中的数据需在SFS控制台进行手动删除。如果未删除，则会按照SFS的计费规则进行持续计费。
Studio服务配置Notebook文件定时调度任务。
如果找不到相关文件的问题，可以搜索相关文件在哪里，然后复制到指定目录，例如可执行如下命令： cp /tmp/nvidia-peer-memory-1.3/nv_peer_mem.conf /etc/infiniband/ cp /tmp/nvidia-peer-memory-1.3
Standard数据准备 在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗？ 如何将本地标注的数据导入ModelArts？ 在ModelArts中数据标注完成后，标注结果存储在哪里？ 在ModelArts中如何将标注结果下载至本地？
数据管理 数据集管理 数据集版本管理 样本管理 导入任务管理 导出任务管理 Manifest管理 标注任务管理
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本
将模型包文件夹复制到本地机器，假设模型包文件夹名字为model。
获得OBS桶的读写权限后，您可以在Notebook中，使用moxing接口，访问对应的OBS桶，并读取数据。
- ZeRO-0 数据分布到不同的NPU - ZeRO-1 Optimizer States分布到不同的NPU - ZeRO-2 Optimizer States、Gradient分布到不同的NPU - ZeRO-3 Optimizer States、Gradient、Model
W4A16量化 大模型推理中，模型权重数据类型（weight），推理计算时的数据类型（activation）和kvcache一般使用半精度浮点FP16或BF16。量化指将高比特的浮点转换为更低比特的数据类型的过程。例如int4、int8等。
分析代码中是否存在并发读写同一文件的逻辑，如有则进行修改。 如用户使用多卡的作业，那么可能每张卡都会有同样的读写数据的代码，可参考如下代码修改。
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：Ascend-vLLM简化了在大模型上的部署和推理过程，使开发者可以更轻松地使用它。
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：Ascend-vLLM简化了在大模型上的部署和推理过程，使开发者可以更轻松地使用它。
- ZeRO-0 数据分布到不同的NPU - ZeRO-1 Optimizer States分布到不同的NPU - ZeRO-2 Optimizer States、Gradient分布到不同的NPU - ZeRO-3 Optimizer States、Gradient、Model
- ZeRO-0 数据分布到不同的NPU - ZeRO-1 Optimizer States分布到不同的NPU - ZeRO-2 Optimizer States、Gradient分布到不同的NPU - ZeRO-3 Optimizer States、Gradient、Model
已经准备好数据源，例如存放在OBS的“/test-obs/classify/input/cat-dog/”目录下。 已经准备好数据集的输出位置，用于存放输出的标注信息等文件，例如“/test-obs/classify/output/”。
W4A16量化 大模型推理中，模型权重数据类型（weight），推理计算时的数据类型（activation）和kvcache一般使用半精度浮点FP16或BF16。量化指将高比特的浮点转换为更低比特的数据类型的过程。例如int4、int8等。
部署在线服务Predictor需要线上服务端根据AI引擎创建容器，较耗时；本地Predictor部署较快，最长耗时10s，可用以测试模型，不建议进行模型的工业应用。
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