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查询服务监控信息 功能介绍 查询服务监控信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/services/{service_id}/monitor
方式，需要机器在同一个集群，NPU卡之间IP能够ping通方可，具体步骤如下： 查看卡IP，在其中一个宿主机上执行。 for i in $(seq 0 7);do hccn_tool -i $i -ip -g;done 检查卡之间的网络是否通。 # 在另一个机器上执行，29.81
updateStrategy String 驱动升级策略。可选值如下： force：强制升级，立即升级节点驱动，可能影响节点上正在运行的作业 idle：安全升级，待节点上没有作业运行时进行驱动升级 表12 PoolStatus 参数 参数类型 描述 phase String 资源池集群状态。可选值如下：
训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint接续训练。
name String 存储卷的名称。 mount_path String 存储卷在容器中的挂载路径。如：/tmp。请不要挂载在系统目录下，如“/”、“/var/run”等，会导致容器异常。建议挂载在空目录下，若目录不为空，请确保目录下无影响容器启动的文件，否则文件会被替换，导致容器启动异常，工作负载创建失败。
updateStrategy String 驱动升级策略。可选值如下： force：强制升级，立即升级节点驱动，可能影响节点上正在运行的作业 idle：安全升级，待节点上没有作业运行时进行驱动升级 表12 PoolStatus 参数 参数类型 描述 phase String 资源池集群状态。可选值如下：
问题。新的数据和新的特征在已有的模型上表现会越来越差。在MLOps中，实验迭代的产物将会是一条固化下来的流水线，这条流水线将会包含数据工程、模型算法、训练配置等。用户将会使用这条流水线在持续产生的数据中持续迭代训练，确保这条流水线生产出来的模型始终维持在一个较好的状态。 图1 MLOps
选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置：输入用户在创建Notebook的“子目录挂载”路径。若默认没有填写，则忽略。 图4 选择SFS Turbo
选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置：输入用户在创建Notebook的“子目录挂载”路径。若默认没有填写，则忽略。 图4 选择SFS Turbo
选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置：输入用户在创建Notebook的“子目录挂载”路径。若默认没有填写，则忽略。 图4 选择SFS Turbo
updateStrategy String 驱动升级策略。可选值如下： force：强制升级，立即升级节点驱动，可能影响节点上正在运行的作业 idle：安全升级，待节点上没有作业运行时进行驱动升级 表13 PoolStatus 参数 参数类型 描述 phase String 资源池集群状态。可选值如下：
domain_name为用户所属的帐号名。 cn-north-1为项目名，代表服务的部署区域。 返回状态码“201 Created”，在响应Header中获取“X-Subject-Token”的值即为Token，如下所示： x-subject-token →MIIZmgYJK
定“inference_params.json”中的参数，否则配置的参数将无法在推理过程中生效。 “inference_params.json”文件的参数请参见表4。该参数会显示在部署推理服务页面，在“高级设置”下会新增“参数设置”，基于配置的推理参数供模型使用者修改自定义镜像的部署参数。
如果数据集选择错误，您可以通过以下方式查看日志详情。 登录ModelArts Studio控制台，在“模型调优”页面单击目标作业，在作业详情的日志页签查看详情。 登录ModelArts控制台，在“模型训练 > 训练作业”页面单击目标作业，在日志页签查看详情。 添加数据集 选择存放训练数据集的OBS路径，必须选
Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装Eagle。 bash build.sh 步骤二：非sharegpt格式数据集转换（可选） 如果数据集json
Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装Eagle。 bash build.sh 步骤二：非sharegpt格式数据集转换（可选） 如果数据集json
Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装Eagle。 bash build.sh 步骤二：非sharegpt格式数据集转换（可选） 如果数据集json
查询节点列表 功能介绍 查询资源池中的节点列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodes
查询节点池的节点列表 功能介绍 查询节点池的节点列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/pools/{poo
DataSelector：支持多种数据类型的选择，当前仅支持在JobStep节点中使用（仅支持选择OBS或者数据集） 数据选择对象： DataConsumptionSelector：用于在多个依赖节点的输出中选择一个有效输出作为数据输入，常用于存在条件分支的场景中（在构建工作流时未能确定数据输入来源为哪
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