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-size）的设置：需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置
开发环境（旧版） 创建开发环境实例 查询开发环境实例列表 查询开发环境实例详情 更新开发环境实例信息 删除开发环境实例 管理开发环境实例 父主题： 历史API
配额管理 查询OS的配额
只支持布尔（bool）数据类型，或者为None。 query的shape仅支持 [B, N1, S1, D]，其中N1≤ 2048，D≤ 512并且dim== 4。 对于GQA，key的shape是 [B, N2, S2, D]，其中 N2 ≤ 2048，并且N1是N2的正整数倍。 不满
只支持布尔（bool）数据类型，或者为None。 query的shape仅支持 [B, N1, S1, D]，其中N1≤ 2048，D≤ 512并且dim== 4。 对于GQA，key的shape是 [B, N2, S2, D]，其中 N2 ≤ 2048，并且N1是N2的正整数倍。 不满
attn_mask只支持布尔（bool）数据类型，或者为None。 query的shape仅支持 [B, N1, S1, D]，其中N1≤ 2048，D≤ 512并且dim== 4。 对于GQA，key的shape是 [B, N2, S2, D]，其中N2 ≤ 2048，并且N1是N2的正整数倍。 不满
导出任务管理 查询导出任务列表 创建导出任务 查询导出任务状态 父主题： 数据管理
资源和引擎规格接口 查询资源规格列表 查询引擎规格列表 父主题： 训练管理
Notebook中已安装对应库，仍报错import numba ModuleNotFoundError: No module named 'numba' JupyterLab中文件保存失败，如何解决？ 用户结束kernelgateway进程后报错Server Connection Error，如何恢复？ 父主题： 开发环境
动态卸载OBS 功能介绍 卸载后，OBS存储中的对象保持不变，Notebook容器中无法再操作OBS对象。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
方法二：新建一个文件夹，移动checkpoints文件夹的数据到新建的文件夹下。 执行mkdir xxx命令，新建一个文件夹，例如“xxx”（不要用checkpoints关键字命名） 然后移动checkpoints文件夹的数据到新建的文件夹下，删除根目录下checkpoints文件夹即可。
training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 对训练作业的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 响应参数 无 请求示例
训练作业参数配置 创建训练作业参数 查询训练作业参数列表 更新训练作业参数 删除训练作业参数 查询训练作业参数详情 父主题： 训练管理（旧版）
可视化作业 创建可视化作业 查询可视化作业列表 查询可视化作业详情 更新可视化作业描述 删除可视化作业 停止可视化作业 重启可视化作业 父主题： 训练管理（旧版）
滤，则相应的过滤字段为name。name=workflow&search_type=contain表示查询名称中含有Workflow字样的所有工作流。 name 否 String 工作流名称。填写1-64位，仅包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。 description
在LLM推理应用中，经常会面临具有长system prompt的场景以及多轮对话的场景。长system prompt的场景，system prompt在不同的请求中但是相同的，KV Cache的计算也是相同的；多轮对话场景中，每一轮对话需要依赖所有历史轮次对话的上下文，历史轮次中的KV Cache在后续每一轮中
DevServer管理 查询用户所有DevServer实例列表 创建DevServer 查询DevServer实例详情 删除DevServer实例 实时同步用户所有DevServer实例状态 启动DevServer实例 停止DevServer实例
Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 tags 是 Array of TmsTagForDelete objects 要删除的标签列表。 表4 TmsTagForDelete 参数 是否必选
本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾计算资源开展DeepSeek R1和DeepSeek V3模型推理部署的详细过程。推理框架使用MindIE。 资源规划 本方案推荐用户使用W8A8量化权重，需要2台Ascend Snt9B资源。Snt9B资源的单卡显存不低于64GB。
ModelArts平台从对象存储服务（OBS）中导入模型包适用于单模型场景。 如果有多模型复合场景，推荐使用自定义镜像方式，通过从容器镜像（SWR）中选择元模型的方式创建模型部署服务。 制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。 父主题： Standard推理部署
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