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Cluster资源池如何进行NCCl Test？ ModelArts提供AI诊断功能，用户可以通过NCCl Test，测试节点GPU状态，并且测试多个节点间的通信速度。 操作步骤 单击资源池名称，进入资源池详情。 单击左侧“AI组件管理 > AI诊断”。 单击“诊断”，选择“日志上传路径”和NCCL
不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略
ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着
Standard资源池功能介绍 ModelArts Standard资源池，提供了在使用ModelArts进行AI开发（包括自动学习、创建Workflow工作流、创建Notebook实例、创建训练作业和创建推理服务）所需的计算资源，您可根据需要购买使用Standard资源池。 图1
不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。
MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件，可用于访问
表2 配额信息 配额名称 配额值说明 单位 自动学习（预测分析）训练时长 默认无限制，支持设置1~60000。 分钟 自动学习（图像分类、物体检测、声音分类）训练时长 默认无限制，支持设置1~60000。 分钟 训练作业GPU规格训练时长（单张Pnt1单节点为统计基础单元） 默认无限制，支持设置1~60000。
附录：大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库：
数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据
4次，然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch（warmup），由于网络的参数是随机初始化的，如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题，这是使用warm up的原因。等到训练过程基本稳定之后就可以使用原先设定的初始学习率进行训练。 原因分析 Tensorf
监控指标 训练作业：用户在运行训练作业时，可以查看多个计算节点的CPU、GPU、NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 在线服务：用户将模型部署为在线服务后，可以通过监控功能查看CPU、内存、GPU等资源使用统计信息和模型调用次数统计，具体参见查看服务详情章节。 父主题：
Lite Server GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决 GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决 GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决？ GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed
default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),
Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。
查看详细耗时日志可以辅助定位性能瓶颈，但会影响推理性能。如需开启，配置以下环境变量。 export DETAIL_TIME_LOG=1 export RAY_DEDUP_LOGS=0 关闭详细日志命令： unset DETAIL_TIME_LOG 配置后重启推理服务生效。 Step6 推理性能和精度测试
停止计费 在不需要使用ModelArts服务功能时，需要删除或停止正在计费的项目。自动学习、Workflow、开发环境、模型训练、在线服务、专属资源池涉及到需要停止的计费项如下： 自动学习：停止因运行自动学习作业而创建的训练作业和在线服务。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 Workf
500G*0.25 GPU-0.5卡 500G*0.5 GPU-单卡 500G GPU-双卡 500G*2 GPU-四卡 500G*4 GPU-八卡 3T 昇腾-单卡 500G 昇腾-双卡 500G*2 昇腾-四卡 500G*4 昇腾-八卡 3T CPU -- 父主题： Standard
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