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false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step6 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization
发布数据集到AI Galley参数说明 参数 说明 资产标题 在AI Gallery显示的资产名称。 来源 可选择“ModelArts”、“对象存储服务（OBS）”、“本地上传”。 ModelArts区域 选择当前控制台所在的区域。 OBS区域 选择与当前控制台一致的区域。 存储位置 用来存储发布的资产。
当链接关闭后失效；新打开建立的链接只允许当前设置的IP进行访问。 此处的IP地址，请填写外网IP地址。如果用户使用的访问机器和华为云ModelArts服务的网络有隔离，则访问机器的外网地址需要在主流搜索引擎中搜索“IP地址查询”获取，而不是使用ipconfig或ifconfig/ip命令在本地查询。
联系您所在企业的华为方技术支持。 提示：本文档适用于OBS+SFS Turbo的数据存储方案，不适用于仅OBS存储方案。通过OBS对象存储服务（Object Storage Service）与SFS Turbo文件系统联动，可以实现灵活数据管理、高性能读取等。 约束限制 如果要使
register命令注册SWR镜像到ModelArts镜像管理 调试完成后，使用ma-cli image register命令将新镜像注册到ModelArts镜像管理服务中，进而在能够在ModelArts中使用该镜像。 $ma-cli image register -h Usage: ma-cli image
多机多卡：大数据量（1T训练数据）、高算力场景（4台8卡Vnt1），存储方案使用“SFS（存放数据）+普通OBS桶（存放代码）”，采用分布式训练。 表1 不同场景所需服务及购买推荐 场景 OBS SFS SWR DEW ModelArts VPC ECS EVS 单机单卡 按需购买。（并行文件系统） × 免费。
sh”文件中默认MA_NUM_GPUS为8卡，因此选择notebook规格时需要与MA_NUM_GPUS默认值相同。 存储配置：选择“弹性文件服务SFS”作为存储位置。子目录挂载可不填写，如果需挂载SFS指定目录，则在子目录挂载处填写具体路径。 如果需要通过VS Code连接Note
/ : * ? " < > | ' &”。 勾选“我已阅读并同意《华为云AI Gallery数字内容发布协议》和《华为云AI Gallery服务协议》”。 选择运行环境：CPU、GPU或ASCEND。 图2 发布AI Gallery Notebook 界面提示成功创建分享后，单击“”跳转至AI
false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step3 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization
false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step3 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization
false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step3 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization
false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考步骤六 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization
查看模型评估结果 训练作业运行结束后，ModelArts可为您的模型进行评估，并且给出调优诊断和建议。 针对使用预置算法创建训练作业，无需任何配置，即可查看此评估结果（由于每个模型情况不同，系统将自动根据您的模型指标情况，给出一些调优建议，请仔细阅读界面中的建议和指导，对您的模型进行进一步的调优）。
的费用为：145.25 + 10.5 + 1750 = 1905.75 元 计费场景三 某公司需要使用ModelArts进行训练模型开发、服务部署，使用规格为CPU: 8 核 32GB的资源池，计划使用时间为1个月（30天）。该公司想要了解采用哪种计费模式才是最具性价比的方式。 计费构成分析
packages=packages) dependencies.append(dependency) 基于自定义镜像创建模型 适用于推理服务的脚本已经内置在自定义镜像中，镜像启动时会自动拉起服务的场景。 from modelarts.session import Session from modelarts
String 模型schema文档的下载地址。 image_address String 模型的执行镜像地址，镜像未构建之前（即当前模型从未发布成服务），显示为空。 input_params params结构数组 模型的输入参数集，默认为空 output_params params结构数组
准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练
请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过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
创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。并提供了分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例。同时还针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考。
当使用SFS+OBS的存储方案可以实现存储加速，该方案的端到端实践案例请参见面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。 表1 不同场景所需服务及购买推荐 场景 OBS SFS SWR DEW ModelArts VPC ECS EVS 单机单卡 按需购买（并行文件系统） × 免费
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