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数，以表达推理请求体中各个参数对应到csv的索引。 mapping_rule 否 Map 输入参数与csv数据的映射关系，仅当mapping_type为csv时需要填写。映射规则与模型配置文件config.json中输入参数的定义方式相似，只需要在每一个基本类型（string/n
有监控指标。 方式三：通过Grafana查看所有监控指标 当AOM的监控模板不能满足用户诉求时，用户可以使用Grafana可视化工具来查看与分析监控指标。Grafana支持灵活而又复杂多样的监控视图和模板，为用户提供基于网页仪表面板的可视化监控效果，使用户更加直观地查看到实时资源使用情况。
DETAIL_TIME_LOG #关闭打印详细日志 配置后重启服务生效。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
train_url = args_opt.train_url # 初始定义的网络、损失函数及优化器，详细请参见MindSpore保存与加载。 # 1.初始定义的网络,以“ResNet50”为例。详细请参见ResNet50。 net = resnet50(args_opt.batch_size
0.RC1。当运行环境实际cann版本与可选值不匹配时选择大版本相近的可选值即可。主要影响亲和api分析和aicpu算子分析。 2 torch_version 2.1.0 否 可选值包括1.11.0和2.1.0，当运行环境实际torch版本与可选值不匹配时选择大版本相近的可选值即可。主要有影响亲和api分析。
支持在线推理、批量推理、边缘推理多形态部署。 AI工程化能力，支持AI全流程生命周期管理 支持MLOps能力，提供数据诊断、模型监测等分析能力，训练智能日志分析与诊断。 容错能力强，故障恢复快 提供机柜、节点、加速卡、任务多场景故障感知和检测。 提供节点级、作业级、容器级，多级故障恢复，保障千卡作业稳定训练。
grants 参数 参数类型 描述 user_id String IAM用户ID。此参数与user_name必填一个。两者都填优先使用user_id。 user_name String IAM用户名称。此参数与user_id必填一个。 状态码： 400 表5 响应Body参数 参数 参数类型
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
重。 SmoothQuant-W8A8量化模型只能由非量化模型压缩生成。 ModelArts Studio大模型即服务平台已预置非量化模型与AWQ-W4A16量化模型的模型模板。 非量化模型可以支持调优、压缩、部署等操作。 量化模型仅支持部署操作。当需要获取SmoothQuant
是，则修改安全组的配置，具体操作请参见修改安全组规则。 否，则继续下一步。 确认SFS Turbo是否存在异常。 新建一个和SFS Turbo在同一个网段的ECS，用ECS去挂载SFS Turbo，如果挂载失败，则表示SFS Turbo异常。 是，联系SFS服务的技术支持处理。 否，联系ModelArts的技术支持处理。
不分页的情况下，符合查询条件的总服务数量。 count Integer 当前查询结果的服务数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 services service结构数组 查询到的服务集合。 表3 service结构 参数 参数类型 描述 service_id
└── videos ├── 1.mp4 ├── 2.mp4 ├── ... 每个 txt 与视频同名，为视频的标签。视频与标签应该一一对应。通常情况下，不使用一个视频对应多个标签。 如果为风格微调，请准备至少50条风格相似的视频和标签，以利于拟合。
1：默认值，标签和文本在一个文件内，以分隔符分离。文本与标签，标签与标签之间的分隔符可通过text_sample_separator和text_label_separator指定。 text_label_separator 否 String 标签与标签之间的分隔符，默认为逗号分隔，分隔符需转
色（ClusterRole），为该角色赋予相应的访问权限。同时创建Prometheus所使用的账号（ServiceAccount），将账号与角色进行绑定（ClusterRoleBinding）。 apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind:
"additionalProperties": False, }, } } ] 与LLM对话。 tools = [ { "type": "function", "function":
镜像选择已注册的自定义镜像，资源类型选择创建好的专属资源池，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。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。
336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下： 最小处理单元为14*14 【llava1.5】 336*336图像 ==(336/14=24)>>
不分页的情况下，符合查询条件的总服务数量。 count Integer 当前查询结果的服务数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 services service结构数组 查询到的服务集合。 表3 service结构 参数 参数类型 描述 service_id
计费时将优先使用套餐包的额度，超出额度部分将以按需进行计费。套餐包的额度为购买日起有效期内的可用资源数。套餐包的有效时长具体以控制台为准。 用户按照业务来规划时长与数量，最终用户买到的是：总时长 = 购买数量 * 购买时长。 在实际使用过程中，会对时长产生扣除；扣除时长 = 所有任务消耗时长的总和，每个任务消耗的时长
336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下： 最小处理单元为14*14 【llava1.5】 336*336图像 ==(336/14=24)>>
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