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图1 创建Notebook 创建Notebook时，选择自定义镜像，并选择Step8 注册镜像章中注册的镜像。 图2 选择自定义镜像 资源类型推荐使用专属资源池，规格选到Asecnd snt9b，显存规格建议选择64G以上的规格，磁盘规格建议选择500GB及以上。 创建完Notebo
此处仅介绍关键步骤。 创建Notebook时，选择自定义镜像，并选择Step8 注册镜像章中注册的镜像。 图1 选择自定义镜像 资源类型推荐使用专属资源池，规格选到Ascend snt9b，显存规格建议选择64G以上的规格，磁盘规格建议选择500GB及以上。 创建完Notebo
load_state_dict(state_dict) 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
如果训练作业的工作目录下有core文件生成，可以在启动脚本最前面加上如下代码，来关闭core文件产生。并推荐先在开发环境中进行代码调试。 import os os.system("ulimit -c 0") 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。
x 第三方pip源可能随时更新，可通过制作自定义镜像，来避免该影响。可参见文档模型训练中使用自定义镜像介绍。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
co/meta-llama/Llama-2-70b-hf https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf (推荐) 4 llama3 llama3-8b https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
read_csv(ff, **param) 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
务的输入参数，即上文提到的输入请求类型。 图1 查看服务的调用指南 调用指南中的输入参数取决于您选择的模型来源： 如果您的元模型来源于自动学习或预置算法，其输入输出参数由ModelArts官方定义，请直接参考“调用指南”中的说明，并在预测页签中输入对应的JSON文本或文件进行服务测试。
先远程登录到所选的镜像，使用“nvcc -V”查看目前镜像自带的CUDA版本。 重装torch等，需要注意选择与上一步版本相匹配的版本。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
6/site-packages/numpy/') os.system("pip install numpy==1.15.4") 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
ES算法。 传输中的数据保护 在ModelArts中导入模型时，支持用户自己选择HTTP和HTTPS两种传输协议，为保证数据传输的安全性，推荐用户使用更加安全的HTTPS协议。 数据完整性检查 推理部署功能模块涉及到的用户模型文件和发布到AIGallery的资产在上传过程中，有可
--max-num-batched-tokens：prefill阶段，最多会使用多少token，必须大于或等于--max-model-len，推荐使用4096或8192。 --dtype：模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat
file.copy_parallel(src,dst) torch.distributed.barrier() 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
LE_DEVICES去设置，不用手动指定默认的。 如果发现资源节点中存在GPU卡损坏，请联系技术支持处理。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
和启动的NPU卡数保持一致，默认为1。 --block-size：kv-cache的block大小，推荐设置为128。 --num-scheduler-steps: 默认为1，推荐设置为8。用于multi-step调度。每次调度生成多个token，可以降低时延。开启投机推理后无需
--max-num-batched-tokens：prefill阶段，最多会使用多少token，必须大于或等于--max-model-len，推荐使用4096或8192。 --dtype：模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat
seSize的配置来决定，可访问的存储空间比较小，因此建议通过挂载外部存储空间解决存储空间受限问题。容器中挂载存储有多种方式，不同的场景下推荐的存储方式不一样，您可根据业务实际情进行选择。 4 （可选）配置驱动 当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时，为确保GPU/A
属资源池，规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格 存储配置选择“弹性文件服务SFS”，并且选择已创建的SFS Turbo实例，子目录挂载可选择默认不填写。 如果该SFS Turbo多人共用，则推荐用户编辑“子目录挂载”，创建自己的子目录进行划分。
co/meta-llama/Llama-2-70b-hf https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf (推荐) 4 llama3 llama3-8b https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
co/meta-llama/Llama-2-70b-hf https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf (推荐) 4 llama3 llama3-8b https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
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