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提升资源池整体的SLA，有效避免单个节点故障造成的业务受损。用户可以根据自身业务的可靠性要求设置池内的高可用节点数量。 高可用冗余节点不能用于业务运行，将影响资源池的实际可用节点数量。资源池下发任务时，请注意选择实际可用的节点数量，当选择的节点数未剔除资源池的高可用冗余节点数时，会导致任务持续等待。
单击“User Settings”，配置用户登录信息。 图6 登录插件 输入如下用户登录信息，单击“登录”。 Name：自定义用户名，仅用于VS Code页面展示，不与任何华为云用户关联。 AK、SK：在“账号中心 > 我的凭证 > 访问密钥”中创建访问密钥，获取AK、SK（参考链接）。
Lite Server高危操作一览表 ModelArts Lite Server在日常操作与维护过程中涉及的高危操作，需要严格按照操作指导进行，否则可能会影响业务的正常运行。 高危操作风险等级说明： 高：对于可能直接导致业务失败、数据丢失、系统不能维护、系统资源耗尽的高危操作。
面上，单击“查看所有”，可以看到IAM项目下所有子账号创建的Notebook实例 。配置该权限后，也可以在Notebook中访问子账号的OBS、SWR等。 使用主用户账号登录ModelArts管理控制台，单击右上角用户名，在下拉框中选择“统一身份认证”，进入统一身份认证（IAM）服务。
object 规格的GPU信息。 npu_info NpuInfo object 规格的NPU信息。 source_type String 此规格应用于模型的类型，取值为空或auto，默认为空，代表是用户自己产生的模型；取值为auto时，代表是自动学习训练的模型，计费方式有差别。 is_free
"public", "status": "NORMAL", "status_info": "" } “id”为新建的工作空间ID，记录该值用于后续步骤。 调用查询工作空间详情接口根据工作空间ID查询工作空间的详细信息。 请求消息体： URI：GET https://{endpoi
安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.co
onfig.yaml。 ${model-path}：Step1 上传权重文件中上传的模型权重路径。 参考Step4 创建pod创建pod以用于后续进行模型量化 Step2 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权
面上，单击“查看所有”，可以看到IAM项目下所有子账号创建的Notebook实例 。配置该权限后，也可以在Notebook中访问子账号的OBS、SWR等。 使用主用户账号登录ModelArts管理控制台，单击右上角用户名，在下拉框中选择“统一身份认证”，进入统一身份认证（IAM）服务。
onfig.yaml。 ${model-path}：Step1 上传权重文件中上传的模型权重路径。 参考Step4 创建pod创建pod以用于后续进行模型量化 Step2 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权
onfig.yaml。 ${model-path}：Step1 上传权重文件中上传的模型权重路径。 参考Step4 创建pod创建pod以用于后续进行模型量化 Step2 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权
参数默认值，数据类型需要与placeholder_type一致。 否 Any placeholder_format 支持的format格式数据，当前支持obs、flavor、train_flavor、swr、pacific。 否 str delay 参数是否运行时输入，默认为“False”，在工
创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格” 选择自动学习训练节点所使用的资源规格，以实际界面显示为准，将会根据不同的规格计费。
模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格” 选择自动学习训练节点所使用的资源规格，以实际界面显示为准，将会根据不同的规格计费。
软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径：Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 表2 支持的模型列表
docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep
cret（对应下文示例中的app_key、app_secret）和AppCode（对应下文示例中的app_code）。请注意使用图中第二行用于APP认证方式的API接口公网地址。 以下情况下需要对API接口公网地址进行拼接修改： 当模型配置文件中apis定义了路径，调用地址后需拼
弹性裸金属：弹性裸金属提供不同型号的xPU裸金属服务器，您可以通过弹性公网IP进行访问，在给定的操作系统镜像上可以自行安装GPU&NPU相关的驱动和其他软件，使用SFS或OBS进行数据存储和读取相关的操作，满足算法工程师进行日常训练的需要。请参见弹性裸金属Lite Server。 公共资源池：公共资源池提供公共的
创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格” 选择自动学习训练节点所使用的资源规格，以实际界面显示为准，将会根据不同的规格计费。
ResNet/DarkNet/Transformer等。 例如： 5个模型使用ResNet Backbone，应用与监控。 3个模型使用Transformer，应用于自然语言处理xxx。 使用stable-diffusion的典型模型：TextEncoder、VaeEncoder、unet、VaeDec
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