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选择专属资源池，计算节点规格选择snt9b，部署超时时间建议设置为40分钟。此处仅介绍关键参数，更多详细参数解释请参见部署在线服务。 图6 部署在线服务-专属资源池 单击“下一步”，再单击“提交”，开始部署服务，待服务状态显示“正常”服务部署完成。
将Token解码延迟进行的毫秒数，使得当次Token解码能与下一次模型推理并行计算，从而减少总推理时延。该参数需要设置环境变量DEFER_DECODE=1才能生效。
mox.file.copy_parallel(obs_data_dir, local_data_dir) # Notebook数据上传至OBS mox.file.copy_parallel(local_data_dir, obs_data_dir) 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表
mox.file.copy_parallel(obs_data_dir, local_data_dir) # Notebook数据上传至OBS mox.file.copy_parallel(local_data_dir, obs_data_dir) 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表
选择专属资源池，计算节点规格选择snt9b，部署超时时间建议设置为40分钟。此处仅介绍关键参数，更多详细参数解释请参见部署在线服务。 图6 部署在线服务-专属资源池 单击“下一步”，再单击“提交”，开始部署服务，待服务状态显示“正常”服务部署完成。
方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源开展CogVideoX-2b/5b全量微调的详细过程。完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持购买DevServer资源。 本方案目前仅适用于企业客户。
mox.file.copy_parallel(obs_data_dir, local_data_dir) # Notebook数据上传至OBS mox.file.copy_parallel(local_data_dir, obs_data_dir) 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表
Specifications 计算规格，这里选择Ascend类型的，以界面实际可选值为准。 Compute Node 节点数（单机训练默认为1） PyCharm中支持两种方式创建训练作业：使用预置镜像训练作业、自定义镜像创建训练作业。 使用预置镜像创建训练作业。
监控资源 用户可以通过资源占用情况窗口查看计算节点的资源使用情况，最多可显示最近三天的数据。在资源占用情况窗口打开时，会定期向后台获取最新的资源使用率数据并刷新。 操作一：如果训练作业使用多个计算节点，可以通过实例名称的下拉框切换节点。
将Token解码延迟进行的毫秒数，使得当次Token解码能与下一次模型推理并行计算，从而减少总推理时延。该参数需要设置环境变量DEFER_DECODE=1才能生效。
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。
计算节点个数：选择需要的节点个数。 SFS Turbo：增加挂载配置，选择SFS名称，云上挂载路径为“/home/ma-user/work”。 为了和Notebook调试时代码路径一致，保持相同的启动命令，云上挂载路径需要填写为“/home/ma-user/work”。
将Token解码延迟进行的毫秒数，使得当次Token解码能与下一次模型推理并行计算，从而减少总推理时延。该参数需要设置环境变量DEFER_DECODE=1才能生效。
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。
instance_count 否 Integer 模型部署的实例数，即计算节点的个数。 model_id 否 String 模型ID。 specification 否 String 在线服务的资源规格。
instance_count Integer 模型部署的实例数，即计算节点的个数。 model_id String 模型ID。 specification String 在线服务的资源规格。
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