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编排Workflow Workflow的编排主要在于每个节点的定义，您可以参考创建Workflow节点章节，按照自己的场景需求选择相应的代码示例模板进行修改。编排过程主要分为以下几个步骤。 梳理场景，了解预置Step的功能，确定最终的DAG结构。 单节点功能，如训练、推理等在ModelArts相应服务中调试通过。
yaml --epoch_size=1 --device_target="CPU" 图7 配置PyCharm解释器 根据README说明文档，配置Parameter参数device_target="CPU"表示CPU环境运行，device_target="Ascend"表示在Ascend环境运行。
在线服务预测报错ModelArts.4302 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态后，向运行的服务发起推理请求，报错ModelArts.4302。 原因分析及处理方法 服务预测报错ModelArts.4302有多种场景，以下主要介绍两种场景： "error_msg":
file_name) loaded_files[file_name] = load_file(file_path, device="cpu") return loaded_files[file_name][tensor_name] safetensor_files
除历史的checkpoint文件，会导致/cache目录逐步被用完。 实际存储空间足够，却依旧报错“No Space left on device”。可能是inode不足，或者是触发操作系统的文件索引缓存问题，导致操作系统无法创建文件，造成用户磁盘占满。 触发条件和下面的因素有关：
统计推理时间。执行的示例命令行如下。 # shell benchmark --modelFile=resnet50.mindir --device=Ascend 为了简化用户使用，ModelArts提供了Tailor工具便于用户进行Benchmark性能测试，具体使用方式参考Tailor指导文档。
Configurations”，填入如下代码。 # 根据README说明文档，配置的Parameter入参如下，其中device_target="CPU"表示CPU环境运行，device_target="Ascend"表示在Ascend环境运行 "configurations": [
U卡信息。 nvidia-smi -pm 1 #该命令执行时间较长，请耐心等待，作用为启用持久模式，可以优化Linux实例上GPU设备的性能 nvidia-smi 安装CUDA。 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11
使用MaaS部署模型服务 在ModelArts Studio大模型即服务平台可以将模型部署为服务，便于在“模型体验”或其他业务环境中可以调用。 约束限制 部署模型服务时，ModelArts Studio大模型即服务平台预置了推理的最大输入输出长度。模型Qwen-14B默认是204
None, log_dir=log_dir, batch_size=batch_size_per_device, auto_batch=False, max_number_of_steps=max_number_of_steps
ModelArts在线服务预测请求体大小限制是多少？ 服务部署完成且服务处于运行中后，可以往该服务发送推理的请求，请求的内容根据模型的不同可以是文本，图片，语音，视频等内容。 当使用调用指南页签中显示的调用地址（华为云APIG网关服务的地址）预测时，对请求体的大小限制是12MB，超过12MB时，请求会被拦截。
float16改成torch.bfloat16 kwargs = {"torch_dtype": torch.bfloat16, "device_map": "auto"} 问题13：使用SmoothQuant做权重转换时报错 图8 权重转换报错 涉及模型：qwen2-1.5b
float16改成torch.bfloat16 kwargs = {"torch_dtype": torch.bfloat16, "device_map": "auto"} 问题13：使用SmoothQuant做权重转换时，有如下报错 涉及模型：qwen2-1.5b、qwen2-0
or args.multiprocessing_distributed ngpus_per_node = torch.cuda.device_count() if args.multiprocessing_distributed: # Since we
推理部署计费项 计费说明 在ModelArts进行服务部署时，会产生计算资源和存储资源的累计值计费。计算资源为运行推理服务的费用。存储资源包括数据存储到OBS的计费。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。
float16改成torch.bfloat16 kwargs = {"torch_dtype": torch.bfloat16, "device_map": "auto"} 问题13：使用SmoothQuant做权重转换时报错 图8 权重转换报错 涉及模型：qwen2-1.5b
float16改成torch.bfloat16 kwargs = {"torch_dtype": torch.bfloat16, "device_map": "auto"} 问题13：使用SmoothQuant做权重转换时报错 图8 权重转换报错 涉及模型：qwen2-1.5b
模型训练计费项 计费说明 在ModelArts进行模型训练时，会产生计算资源和存储资源的累计值计费。计算资源为训练作业运行的费用。存储资源包括数据存储到OBS或SFS的费用。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。
部署模型为在线服务 模型准备完成后，您可以将模型部署为在线服务，对在线服务进行预测和调用。 约束与限制 单个用户最多可创建20个在线服务。 前提条件 数据已完成准备：已在ModelArts中创建状态“正常”可用的模型。 由于在线运行需消耗资源，确保账户未欠费。 部署服务操作需要镜
资源选择推荐 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。针对第一次使用ModelArts的用户，本文提供端到端案例指导，帮助您快
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