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Lite Server资源配置 Lite Server资源配置流程 配置Lite Server网络 配置Lite Server存储 配置Lite Server软件环境
持在专属资源池VPC的路由中添加指向对等连接的默认路由。当您开启默认路由后，在打通VPC时，会给ModelArts网络0.0.0.0/0路由作为默认路由，此时无需提交工单添加默认路由即可完成网络配置。 父主题： 基本配置
配置仪表盘查看指标数据 Grafana中可以自定义配置各种视图的仪表盘，ModelArts也提供了针对集群的配置模板。本章节通过使用ModelArts提供的模板查看指标和创建Dashboards查看指标的方式，说明如何进行仪表盘配置。Grafana的更多使用请参考Grafana官方文档。
配置多分支节点数据 功能介绍 仅用于存在多分支执行的场景，在编写构建工作流节点时，节点的数据输入来源暂不确定，可能是多个依赖节点中任意一个节点的输出。只有当依赖节点全部执行完成后，才会根据实际执行情况自动获取有效输出作为输入。 使用案例 from modelarts import
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算，则前向时qkv没有梯度，如果需要关闭重计算，可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭，但显存占用会直线上升。 attn_mask
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算，则前向时qkv没有梯度，如果需要关闭重计算，可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭，但显存占用会直线上升。 attn_mask
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} ] } 相关案例 更多权限配置案例如下，根据实际需要参考。 给子用户配置开发环境基本使用权限 给子用户配置训练作业基本使用权限 给子用户配置部署上线基本使用权限 管理员和开发者权限分离 限制用户使用公共资源池 给子用户配置文件夹级的SFS Turbo访问权限 查看所有子账号的Notebook实例
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算，则前向时qkv没有梯度，如果需要关闭重计算，可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭，但显存占用会直线上升。 attn
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算，则前向时qkv没有梯度，如果需要关闭重计算，可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭，但显存占用会直线上升。 attn_mask
在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据？ ModelArts支持用户上传自定义算法创建训练作业。上传自定义算法前，请完成创建算法并上传至OBS桶。创建算法请参考开发用于预置框架训练的代码。创建训练作业请参考创建训练作业指导。 解析输入路径参数、输出路径参数 运行在Mo
配置节点参数控制分支执行 功能介绍 支持单节点通过参数配置或者获取训练输出的metric指标信息来决定执行是否跳过，同时可以基于此能力完成对执行流程的控制。 应用场景 主要用于存在多分支选择执行的复杂场景，在每次启动执行后需要根据相关配置信息决定哪些分支需要执行，哪些分支需要跳过
弹性文件服务（Scalable File Service，SFS）提供按需扩展的高性能文件存储（NAS），可以在裸金属服务器中通过网络协议挂载使用，SFS支持NFS和CIFS的网络协议。在使用裸金属服务器时， 将数据放在SFS盘中， 并发建立多个NFS链接、并发的读写数据、做大模型训练。 但有时候会出
据用户自己的需求自行配置。该方式只做目录的编排，不会自动创建新的目录。 输出目录管理：开发者在编辑开发工作流时可以对所有的输出路径做统一管理，用户无需手动创建输出目录，只需要在工作流运行前配置存储根路径，并且可以根据开发者的目录编排规则在指定目录下查看输出的数据信息。此外同一个工
Standard上运行GPU单机单卡训练作业 操作流程 准备工作 购买服务资源（OBS和SWR） 配置权限 创建专属资源池（不需要打通VPC） 安装和配置OBS命令行工具 （可选）工作空间配置 模型训练 本地构建镜像及调试 上传镜像 上传数据和算法到OBS 使用Notebook进行代码调试
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型（包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......）的训练脚本（在scripts_modellink下）和配置（在examples/config下），并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成
部署一个免费的在线服务，如果您已经部署了一个免费在线服务，需要先将其删除才能部署新的免费在线服务）。 图7 部署模型 完成服务部署后，返回在线服务页面列表页，等待服务部署完成，当服务状态显示为“运行中”，表示服务已部署成功。 Step6 预测结果 在“在线服务”页面，单击在线服务名称，进入服务详情页面。
裸金属服务器环境配置指南。 本文基于方式二的环境进行操作，请参考方式二中的环境开通和配置指导完成裸机和容器开发初始化配置。注意业务基础镜像选择Ascend+PyTorch镜像。 配置好的容器环境如下图所示： 图1 环境配置完成 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
资源池规格只能选择专属资源池。 使用子账号用户登录ModelArts控制台，选择“模型部署 > 在线服务”，单击“部署”，在部署服务页面，资源池规格只能选择专属资源池。 父主题： 典型场景配置实践
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型（包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......）的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。
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