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本文使用NewBert模型介绍构建自定义模型的流程。 安装AI Gallery SDK。 通过pip在本地或云上开发环境安装AI Gallery SDK（galleryformers）。 pip install galleryformers 建议在虚拟环境（Python 3.8+）中安装AI
通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 父主题： 准备工作
镜像所属组织，可以在SWR控制台“组织管理”创建和查看。 tag String 镜像tag，长度限制64个字符， 支持大小写字母、数字、中划线、下划线和点。 description String 该镜像所对应的描述信息，长度限制512个字符。 status String 镜像状态。枚举值如下： INIT：初始化。
SSH插件手工配置连接信息，连接云上实例。 安装VS Code软件 使用VS Code连接开发环境时，首先需要安装VS Code软件。 VS Code下载方式： 下载地址: https://code.visualstudio.com/updates/v1_85 图1 VS Code的下载位置 VS Code版本要求：
本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── ascend_aut
格式的模板： 支持Alpaca格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 AlpacaStyleInstructionHandler 支持Sharegpt格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 SharegptStyleInstructionHandler 已支持的系列模型模板：
格式的模板： 支持Alpaca格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 AlpacaStyleInstructionHandler 支持Sharegpt格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 SharegptStyleInstructionHandler 已支持的系列模型模板：
通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 父主题： 准备工作
否有所提升。 # shell cd /home_host/work benchmark --modelFile=diffusers/scripts/mindir_models/text_encoder.mindir --device=Ascend 上述命令中：modelFile指
团队标注任务ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 否 String 数据集ID。 description 否 String 团队标注任务描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 task_id 否 String 团队标注任务ID。
在Notebook列表中，对于要保存的Notebook实例，单击右侧“操作”列中的“更多 > 保存镜像”，进入“保存镜像”对话框。 图1 保存镜像 在保存镜像对话框中，设置组织、镜像名称、镜像版本和描述信息。单击“确定”保存镜像。 在“组织”下拉框中选择一个组织。如果没有组织，可以单击右侧的“立即创建”，创建
在Notebook列表中，对于要保存的Notebook实例，单击右侧“操作”列中的“更多 > 保存镜像”，进入“保存镜像”对话框。 图1 保存镜像 在保存镜像对话框中，设置组织、镜像名称、镜像版本和描述信息。单击“确定”保存镜像。 在“组织”下拉框中选择一个组织。如果没有组织，可以单击右侧的“立即创建”，创建
本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── ascend_aut
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/usr -name *libcudart.so*); 设置环境变量LD_LIBRARY_PATH，设置完成后，重新下发作业即可。 例如so文件的存放路径为：/use/local/cuda/lib64，LD_LIBRARY_PATH设置如下： export LD_LIBRARY_PAT
> 体验”，进入体验页面。 在“模型体验”右上角，单击“参数设置”，拖动或直接输入数值配置推理参数。单击“恢复默认”可以将参数值调回默认值。 图1 设置推理参数 表1 参数设置 参数 说明 温度/Temperature 设置推理温度。 数值较高，输出结果更加随机。 数值较低，输出结果更加集中和确定。
Turbo存储加速的具体方案请查看： 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。 设置训练存储加速 当完成上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中步骤后，在ModelArts Standard中创建训练作业时，设置训练“SFS Turbo”，在“文件系统”中选择SFS Turbo实例名
仅使用新版专属资源池训练时才支持设置训练作业优先级。公共资源池和旧版专属资源池均不支持设置训练作业优先级。 作业优先级取值为1~3，默认优先级为1，最高优先级为3。默认用户权限可选择优先级1和2，配置了“设置作业为高优先级权限”的用户可选择优先级1~3。 如何设置训练作业优先级 在创建训
工具使用包含以下三步：dump、run_ut以及api_precision_compare。基本步骤如下： 通过pip安装msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe 获取NPU和GPU的dump数据。 PyTorch训练脚本插入dump接口方式如下：
multi-step参数设置 启动推理服务时，使用multi-step调度需要配置的参数如下表所示。 表1 开启multi-step调度参数配置 服务启动方式 配置项 取值类型 配置说明 offline num_scheduler_steps int 连续运行模型的步数。 默认为1，推荐设置为8 offline
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