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service_port：服务端口，与启动服务时的端口保持，比如8080。 max_out_len：在运行类似mmlu、ceval等判别式回答时，max_out_len建议设置小一些，比如16。在运行human_eval等生成式回答（生成式回答是对整体进行评测，少一个字符就可能会导致判断错误）时，max_out
Server资源管理 查看Lite Server服务器详情 启动或停止Lite Server服务器 同步Lite Server服务器状态 切换Lite Server服务器操作系统 监控Lite Server资源 NPU日志收集上传 释放Lite Server资源
nodepool_name 是 String 节点池名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 continue 否 String 分页查询时上一页位置。 limit 否 String 分页单次查询返回数。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型
）中设置相关权限，并且该权限仅对此项目生效；如果“授权范围”选择“所有资源”，则该权限在所有区域项目中都生效。访问ModelArts时，需要先切换至授权区域。 如表1所示，包括了ModelArts的所有系统策略权限。如果系统预置的ModelArts权限，不满足您的授权要求，可以创
项值”携带自定义运行参数至在线服务，实现不同用户使用不同运行配置。 示例： 用户zhangsan访问时，模型使用配置A；用户lisi访问时，模型使用配置B。当匹配到运行配置条件时，ModelArts会在请求里增加一个Header，传入自定义运行参数，其中Key是“配置项名称”，Value是“配置项值”。
本文价格仅供参考，实际计算请以ModelArts价格详情中的价格为准。 变更配置后对计费的影响 如果您在购买按需计费资源池后变更了规格配置，会产生一个新订单并开始按新配置的价格计费，旧订单自动失效。 如果您在一个小时内变更了规格配置，将会产生多条计费信息。每条计费信息的开始时间和结束时间对应不同配置在该小时内的生效时间。
密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 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
ModelArts开发环境针对推理昇腾迁移的场景提供了云上可以直接访问的开发环境，具有如下优点： 利用云服务的资源使用便利性，可以直接使用到不同规格的昇腾设备。 通过指定对应的运行镜像，可以直接使用预置的、在迁移过程中所需的工具集，且已经适配到最新的版本可以直接使用。 开发者可以通过浏览器入口以
taint {node.kubernetes.io/disk-pressure: }" / "No space"） 解决方法 在遇到资源不足的情况时，ModelArts会进行三次重试，在服务重试期间，如果有资源释放出来，则服务可以正常部署成功。 如果三次重试后依然没有足够的资源，则本次服务部署失败。参考以下方式解决：
可用区名称。 count 是 Integer 指定可用区扩容时，指定可用区的节点数。 表9 PoolDriver 参数 是否必选 参数类型 描述 gpuVersion 否 String GPU驱动版本，物理资源池中含有GPU规格时可填，例如："440.33"。 npuVersion 否
在Notebook中使用Moxing命令 MoXing Framework功能介绍 Notebook中快速使用MoXing mox.file与本地接口的对应关系和切换 MoXing常用操作的样例代码 MoXing进阶用法的样例代码 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试
在Agent设置中可以看到Dify已自动将Agent Mode切换到了Function Calling模式。 图1 Agent设置 在“编排”页面的“提示词”文本框，输入以下信息。 你是一位乐于助人的AI助手。在回答用户问题时，你需要：1. 始终使用自然语言解释你将要采取的行动 2.
GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导 训练业务迁移到昇腾设备场景介绍 训练迁移快速入门案例 PyTorch迁移精度调优 PyTorch迁移性能调优 训练网络迁移总结 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理
创建Notebook实例 创建实例时，需开启“SSH远程开发”，并下载保存密钥对至本地如下目录。 Windows：C:\Users\{{user}} macOS/Linux: Users/{{user}} 密钥对在用户第一次创建时自动下载，之后使用相同的密钥时不会再有下载界面（请妥善保管），或者每次都使用新的密钥对。
service_port：服务端口，与启动服务时的端口保持，比如8080。 max_out_len：在运行类似mmlu、ceval等判别式回答时，max_out_len建议设置小一些，比如16。在运行human_eval等生成式回答（生成式回答是对整体进行评测，少一个字符就可能会导致判断错误）时，max_out
py启动服务器，app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设置启动命令，您也可以在镜像中自定义启动命令，在创建模型时填写与您镜像中相同的启动命令。 提供的服务可使用HTTPS/HTTP协议和监听的容器端口，端口和协议可根据镜像实际使用情况自行填写，Mode
Notebook实例状态必须在“停止”中，才能变更Notebook实例镜像。 Notebook实例状态只有处于“停止”、“运行中”和“启动失败”时，才能变更Notebook实例规格。 Notebook实例的存储配置采用的是云硬盘EVS。云硬盘EVS存储容量最大支持4096GB，达到4096GB时，不允许再扩容。单次最大可以扩容100GB。
“动态加载”：用于实现快速部署和快速更新模型。如果勾选动态加载，则模型文件和运行时依赖仅在实际部署时拉取。当单个模型文件大小超过5GB时，必须配置“动态加载”。 “AI引擎” 元模型使用的推理引擎，选择训练作业后会自动匹配。 “运行时依赖” 罗列选中模型对环境的依赖。例如依赖“tensorflow
|── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件 |── saved_dir_for_output # 训练输出保存权重，目录结构会自动生成，无需用户创建
ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 pytorch-1.8.1 操作流程 使用自定义镜像创建训练作业时，需要您熟悉docker软件的使用，并具备一定的开发经验。详细步骤如下所示： 前提条件 Step1 创建OBS桶和文件夹 Step2 准备训练脚本并上传至OBS
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