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├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval #精度评测 ├──opencompass.sh #运行opencompass脚本 ├──install
适用计费项 计费项 说明 计算资源 Standard专属资源池 弹性集群Lite Cluster资源池 弹性节点Server资源池 包括vCPU、GPU和NPU。 ModelArts提供了包年/包月的AI专属资源池，包括Standard资源池、弹性集群Lite Cluster资源池和弹性节点Server资源池
IMAGE_SAVE：Notebook实例保存镜像。 resource_categories Array of strings 镜像支持的规格。枚举值如下： CPU GPU ASCEND service_type String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。
如下图所示。 图6 修改self.verify参数值 Step6 保存并查看训练结果 正常运行完成训练，会显示如下内容。 图7 训练完成 精度一般问题不大，step_loss都是一个较小值。 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。
后期修改服务器名称后，不会在订单中同步更新。 CPU架构 资源类型的CPU架构，支持X86和ARM。请根据所需规格选择CPU架构，若使用GPU选择X86，若使用NPU则选择ARM。具体规格有区域差异，以最终显示为准。 说明： 如果界面无可选规格，请联系华为云技术支持申请开通。 系统盘
loss结果 sft全参微调NPU训练结果loss收敛且趋势与GPU训练loss一致 图3 sft全参微调单机loss曲线对比结果 图4 sft全参微调双机loss曲线对比结果 lora微调NPU训练结果loss收敛且趋势与GPU训练loss一致 图5 lora微调双机loss曲线对比结果
ebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在
模型运行时环境，runtime可选值与model_type相关，详细见推理支持的常用引擎及其Runtime。 model_metrics 否 String 模型精度信息，从配置文件读取，可不填。非模板参数 source_type 否 String 模型来源的类型，当前仅可取值“auto”，用于区分通过
同一时间单个节点只能处于一个重置任务中，无法对同一个节点同时下发多个重置任务。 当资源池处于驱动升级状态时，该资源池无法进行重置节点操作。 GPU和NPU规格，重置节点完成后，节点可能会出现驱动升级的现象，请耐心等待。 修复节点 修复节点功能是白名单功能，如果有试用需求，请提工单申请权限。
在推理服务启动过程中，机器的CPU占用情况。 内存使用率 在推理服务启动过程中，机器的内存占用情况。 显卡使用率 在推理服务启动过程中，机器的NPU/GPU占用情况。 显存使用率 在推理服务启动过程中，机器的显存占用情况。 父主题： AI Gallery（新版）
可以重写的方法有以下几种。 表2 重写方法 方法名 说明 __init__(self, model_name, model_path) 初始化方法，适用于深度学习框架模型。该方法内加载模型及标签等（pytorch和caffe类型模型必须重写，实现模型加载逻辑）。 __init__(self, model_path)
配置成功 source /etc/profile 安装脚本依次执行了如下任务： 安装docker。 如果挂载了GPU，则会安装nvidia-docker2，用以将GPU挂载到docker容器中。 制作自定义镜像 这一节描述如何编写一个Dockerfile，并据此构建出一个新镜像在
├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval #精度评测 ├──opencompass.sh #运行opencompass脚本 ├──install
ebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在
├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval #精度评测 ├──opencompass.sh #运行opencompass脚本 ├──install
息等。 填写服务参数。包含资源池、模型配置等关键信息。 表1 参数说明 参数名称 说明 “资源池” “公共资源池” 公共资源池有CPU或GPU两种规格。如需使用，需联系管理员创建公共资源池。 “专属资源池” 您可以在资源池规格中选择对应的规格进行使用。 “模型来源” 根据您的实际
SDK和MoXing的区别是什么？ ModelArts的API或SDK支持模型下载到本地吗？ ModelArts通过OBS的API访问OBS中的文件，属于内网还是公网访问？ 调用ModelArts API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？
--served-model-name ${served-model-name} # 当前schduler端口port对外提供推理服务，故使用该端口进行性能验证和精度对齐 其中环境变量说明如下： GLOBAL_RANK_TABLE_FILE_PATH：global rank_table的路径，必选。不同实例类型的global
与交付过程是分离的，算法工程师开发完的模型，一般都需要交付给下游系统工程师。MLOps和以往的开发交付不同，在这个过程中，算法工程师参与度还是非常高的。企业内部一般都是有一个交付配合的机制。从项目管理角度上需要增加一个AI项目的工作流程机制管理，流程管理不是一个简单的流水线构建管理，它是一个任务管理体系。
} specification 是 String 资源规格，当前版本可选modelarts.vm.cpu.2u/modelarts.vm.gpu.p4(需申请)/modelarts.vm.ai1.a310(需申请)，需申请权限才能使用的规格请在华为云创建工单，由ModelArts运维工程师添加权限。
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