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表5 Worker 参数 是否必选 参数类型 描述 create_time 否 Long 创建时间。 description 否 String 标注成员描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 email 否 String 标注成员邮箱。
步骤二：资源安装 将资源上传至机器中，确保容器能够访问，并进入已创建的容器。 Python依赖包本地安装：进入pip文件所在的路径，并运行安装命令。如下列所示。
如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，运行静态benchmark验证。
如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，运行静态benchmark验证。
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登录ModelArts控制台，在“开发空间 > Notebook”中创建Notebook实例，打开Terminal，使用ma-cli命令。 ma-cli在本地Windows/Linux环境中需要安装后在本地Terminal中使用。安装步骤具体可参考（可选）本地安装ma-cli。
创建如下compare.json文件。 { "npu_path": "./npu_dump/dump.json", "bench_path": "./bench_dump/dump.json", "stack_path": ".
${image_name}：Step3 制作推理镜像构建的推理镜像名称。 ${node-path}：节点自定义目录，该目录下包含pod配置文件config.yaml和推理服务启动脚本run_vllm.sh，run_vllm.sh内容见Step3 创建服务启动脚本。
${image_name}：Step3 制作推理镜像构建的推理镜像名称。 ${node-path}：节点自定义目录，该目录下包含pod配置文件config.yaml和推理服务启动脚本run_vllm.sh，run_vllm.sh内容见Step3 创建服务启动脚本。
create_at Long 模型创建时间，距'1970.1.1 0:0:0 UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 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。 父主题： 模型管理
挂载时，后台自动会在Notebook容器的“/data/”目录下创建该文件夹，用来挂载OBS文件系统。 选择存放OBS并行文件系统下的文件夹，单击“确定”。 图1 动态挂载OBS并行文件系统 挂载成功后，可以在Notebook实例详情页查看到挂载结果。
在创建训练作业页面，开启“自动重启”开关。训练环境预检测失败、或者训练容器硬件检测故障、或者训练作业失败时会自动重新下发并运行训练作业。 PyTorch版reload ckpt PyTorch模型保存有两种方式。
'{print $(NF-1) " " $0}' >> aishell.scp 在torch_npu目录下制作label.txt文件： wget https://www.modelscope.cn/datasets/modelscope/speech_asr_aishell1_testsets
# 安装依赖 bash install.sh 步骤四：下载测试数据集 在/home/ma-user/aigc_train/torch_npu/sd35/diffusers/examples/dreambooth目录下，创建python脚本download_dataset.py，
在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
因此，通过AITurbo SDK的快速保存和加载Checkpoint的功能，可以有效提升训练恢复速度。具体方案请参见通过AITurbo加速保存与加载checkpoint。
具体可参考创建批量服务的样例。 src_type 否 String batch服务类型必选。
本文提供了端到端案例指导，帮助您快速了解如何在ModelArts Standard上选择合适的训练方案并进行模型训练。
具体步骤如下： 进入到${workdir}目录下，如：/home/ma-user/ws，创建tokenizers文件目录将权重和词表文件放置此处，以Qwen2-72B为例。
sample_time String 样本加入到数据集时，会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引，此处可以根据此时间进行搜索。
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