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式训练，建议您只选择一个GPU或NPU规格。 一个资源池中，最多可添加10种规格。 资源调度与切分 自定义驱动 默认关闭。部分GPU和Ascend规格资源池允许自定义安装驱动。集群中默认会安装驱动，无需用户操作。只有需要指定驱动版本时，需要开启。 GPU驱动/Ascend驱动 打
dtype=auto,tensor_parallel_size=${tensor_parallel_size},gpu_memory_utilization=${gpu_memory_utilization},add_bos_token=True,max_model_len=${max_model_len}
统进行访问。 使用场景 如高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等。 说明： 高性能计算：主要是高带宽的需求，用于共享文件存储，比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。
训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
ModelArts支持监控ModelArts在线服务和对应模型负载，执行自动实时监控、告警和通知操作。 云监控可以帮助用户更好地了解服务和模型的各项性能指标。 详细内容请参见ModelArts支持的监控指标。 父主题： 安全
source_type String 模型来源的类型，仅当模型为自动学习部署过来时有值，取值为auto。 model_id String 模型id。 model_source String 模型来源。auto：自动学习；algos：预置算法；custom：自定义。 install_type
Snt9B Snt9C GPU：GPU基本组件异常 GpuEnvironmentSystem 重要 nvidia-smi命令异常 请检查GPU驱动是否正常 GPU卡驱动不可用 GPU 重要 nvidia-fabricmanager版本和GPU驱动版本不一致 请检查GPU驱动版本和nvidia-fabricmanager版本
"temperature":0}”，单击“预测”即可看到预测结果。 图9 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
'any'), ('py30', 'none', 'any')] 将“faiss_gpu-1.5.3-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl”更改为“faiss_gpu-1.5.3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl”，并安装，执行命令如下：
"temperature":0}”，单击“预测”即可看到预测结果。 图5 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）
时，确定需要的驱动版本并选择对应驱动。 GPU驱动/Ascend驱动 打开“自定义驱动”开关，显示此参数，选择GPU/Ascend驱动。如果规格类型为GPU则显示“GPU驱动”，如果规格类型为Ascend则显示“Ascend驱动”。 gpu-driver配套版本请参考不同机型的对应的软件配套版本。
dtype=auto,tensor_parallel_size=${tensor_parallel_size},gpu_memory_utilization=${gpu_memory_utilization},add_bos_token=True,max_model_len=${max_model_len}
dtype=auto,tensor_parallel_size=${tensor_parallel_size},gpu_memory_utilization=${gpu_memory_utilization},add_bos_token=True,max_model_len=${max_model_len}
"GPU": 1, "gpu_type": "v100NV32", "memory": "64GiB" }, "status": "onSale", "type": "GPU"
创建训练作业时，提示ModelArts.2763 : 选择的支持实例无效，请检查请求中信息的合法性。 原因分析 用户选择的训练规格资源和算法不匹配。 例如：算法支持的是GPU规格，创建训练作业时选择了ASCEND规格的资源类型。 处理方法 查看算法代码中设置的训练资源规格。 检查创建训练作业时所选的资源规格是否
由于NPU和GPU生成的随机数不一样，需要固定二者的随机数再进行精度对比。通常的做法是先用GPU单卡跑一遍训练，生成固定下来的随机数。然后NPU和GPU都用固定的随机数进行单机8卡训练，比较精度。 训练精度对齐。对齐前2000步的loss，观察loss在极小误差范围内。 GPU环境下，
ta 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed，可参考表1选择不同的框架。 是，选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。
Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts
"GPU": 1, "gpu_type": "v100NV32", "memory": "64GiB" }, "status": "onSale", "type": "GPU"
iron(device_type="CPU")完成配置，环境中只需配置运行一次。 GPU环境，调用Model.configure_tf_infer_environ(device_type="GPU")完成配置，环境中只需配置运行一次。 1 2 3 4 5 6 7 8
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