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点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度（SEQ_LEN） 并行参数设置 micro batch size (MBS) 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b
点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度（SEQ_LEN） 并行参数设置 micro batch size (MBS) 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b
file：存放在本地的云上开发环境私钥文件，即在创建开发环境实例时创建并保存的密钥对文件。 单击将连接重命名，可以自定义一个便于识别的名字，单击OK。 配置完成后，单击Test Connection测试连通性。 选择Yes，显示Successfully connected表示网络可以连通，单击OK。 在最下方再单击OK保存配置。
导入deepspeed_npu和torch_npu。 import deepspeed_npu import torch_npu # 导入一键迁移接口。 from torch_npu.contrib import transfer_to_npu 图1 自动迁移适配 单卡方式训练 单卡执行脚本如下：
acceptSamples 给样本添加标签 dataset updateSamples 发送邮件给团队标注任务的成员 dataset sendEmails 接口人启动团队标注任务 dataset startWorkforceTask 更新团队标注任务 dataset updateWorkforceTask
acceptSamples 给样本添加标签 dataset updateSamples 发送邮件给团队标注任务的成员 dataset sendEmails 接口人启动团队标注任务 dataset startWorkforceTask 更新团队标注任务 dataset updateWorkforceTask
stom），显示引擎包地址。 运行环境 如果元模型来源于训练作业/对象存储服务（AI引擎为预置引擎），显示元模型依赖的运行环境。 容器调用接口 如果元模型来源于对象存储服务（AI引擎为Custom）/容器镜像，显示模型启动的协议和端口号。 推理代码 如果元模型来源于训练作业且为旧版训练作业，则显示推理代码的存放路径。
Workflow(name="data-select-demo", desc="this is a test workflow", steps=[condition_step, job_step_1
对于偶现且劣化现象出现的step数不固定的场景，则需要确保能采集到该不固定的step。 profiling数据采集请参考Ascend PyTorch Profiler接口采集。文档中包含torch_npu.profiler.profile、dynamic_profile等多种采集方式。任意torch_npu版本均支持torch_npu
”指定了构建的上下文是当前目录，根据实际填写。 docker build -t swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/sdk-test/pytorch_1_8:v1 -f Dockerfile . 图5 构建成功 注册新镜像 调试完成后，将新镜像注册到ModelArts
发送请求的模块，在这里修改请求响应。目前支持vllm.openai，atb的tgi模板 ├── ... ├── eval_test.py # 启动脚本，建立线程池发送请求，并汇总结果 ├── service_predict.py # 发送请求
-swr notebook_test/my_image:0.0.1 其中“.ma/customize_from_ubuntu_18.04_to_modelarts/Dockerfile”为Dockerfile文件所在路径，“notebook_test/my_image:0.0.1”为构建的新镜像的SWR路径。
通过ModelArts的Notebook，在JupyterLab中使用OBS上传下载数据。 建议配置。 开发环境监控功能 AOM aom:alarm:put 调用AOM的接口，获取Notebook相关的监控数据和事件，展示在ModelArts的Notebook中。 建议配置。 VPC接入 VPC vpc:ports:create
在AOM控制台查看ModelArts所有监控指标 ModelArts会定期收集资源池中各节点的关键资源（GPU、NPU、CPU、Memory等）的使用情况以及开发环境、训练作业、推理服务的关键资源的使用情况，并上报到AOM，用户可直接在AOM上查看。 登录AOM控制台查看监控指标
更多选项 内容审核 选择是否打开内容审核，默认启用。 开关打开（默认打开），内容审核可以阻止模型推理中的输入输出中出现不合规的内容，但可能会对接口性能产生较大影响。 开关关闭，停用内容审核服务，将不会审核模型推理中的输入输出，模型服务可能会有违规风险，请谨慎关闭。 关闭“内容审核”开
obs_url String 训练作业日志保存的OBS地址。 host_path String 训练作业日志保存的宿主机的路径。 表56 调用训练接口失败响应参数 参数 类型 描述 error_msg String 调用失败时的错误信息，调用成功时无此字段。 error_code String
图中蓝色loss_0是NPU迭代曲线，黄色loss_1是GPU的迭代曲线。 问题定位解决 使用ptdbg_ascend工具dump全网数据，dump接口设置方法具体参考PyTorch精度工具。dump完成后compare GPU和NPU结果进行分析。 dropout算子引入了随机性偏差，如下图：
第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎 背景说明 ModelArts支持第三方的推理框架在ModelArts上部署，本文以TFServing框架、Triton框架为例，介绍如何迁移到推理自定义引擎。 TensorFlow Serving是一个灵活、
${container_name} bash python3 launch.py --port 8183 --skip-torch-cuda-test --enable-insecure-extension-access --listen --log-startup --disable-safe-unpickle
复制单个大文件5G以上时可采用： from moxing.framework.file import file_io 查看当前moxing调用的接口版本：file_io._LARGE_FILE_METHOD，如果输出值为1则为V1版本，如果输出值为2，则为V2版本。 V1版本修改：file_io
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