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可以使用Standard专属资源池的计算资源。使用前，您需要先购买创建一个专属资源池。 公共资源池：公共资源池提供公共的大规模计算集群，根据用户作业参数分配使用，资源按作业隔离。 用户下发训练作业、部署模型、使用开发环境实例等，均可以使用ModelArts提供的公共资源池完成，
aved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后的权重文件。 注意：权重转换完成后，需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
llama2-13b/saved_models/ 目录下查看转换后的权重文件。 注意：权重转换完成后，需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
服务的部署。 任务提交成功后，单击“查看任务详情”，等待服务状态变为“运行中”时，表示服务部署成功。预计时长4分钟左右。 步骤4：预测结果 在线服务部署完成后，单击“预测”页签。 在“预测”页签，单击“上传”，上传一个测试图片，单击“预测”查看预测结果。此处提供一个样例图片供预测使用。
aved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后的权重文件。 注意：权重转换完成后，需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
单击资源池名称，进入资源池详情。 单击左侧“AI组件管理 > AI诊断”。 单击“诊断”，选择“日志上传路径”和NCCL Test节点，其余参数可保持默认值或根据实际需求修改。 测试使用的最大数据：取值范围[1, 1024]，单位可选为“B”、“KB”、“MB”、“GB”“TB”。测试使用的最大数据须大于开始测试使用的最小数据。
填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理
配置ModelArts基本使用权限 给子账号配置开发环境基本使用权限 给子账号配置训练作业基本使用权限 给子账号配置部署上线基本使用权限 给子账号配置查看所有Notebook实例的权限 管理员和开发者权限分离 不允许子账号使用公共资源池创建作业 委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo
按实例数量：每批次驱动升级的实例数量为设置的实例数量。 对于不同的升级方式，滚动升级选择节点的策略会不同： 如果升级方式为安全升级，则根据滚动实例数量选择无业务的节点，隔离节点并滚动升级。 如果升级方式为强制升级，则根据滚动实例数量随机选择节点，隔离节点并滚动升级。 无业务节点定义：在资源池详情“节点”页签下，如果G
ModelArts最佳实践案例列表 在最佳实践文档中，提供了针对多种场景、多种AI引擎的ModelArts案例，方便您通过如下案例快速了解使用ModelArts完成AI开发的流程和操作。 LLM大语言模型训练推理场景 样例 场景 说明 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink
1小时内的实际使用时长进行扣费。 实际计费规则 资源按时价扣费，真正计费的价格以实际账单为准。查看账单请参见账单介绍。 用户在创建AI Gallery工具链服务选择付费资源时，可以查看到付费资源的单价，在使用过程中，该资源可能由于平台的折扣优惠变化导致单价发生变化，而云服务是先使
准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理
建议您按以下步骤排查处理： 确认部署在线服务时是否选择了GPU规格。 在customize_service.py中添加一行代码os.system('nvcc -V)查看该镜像的cuda版本（customize_service.py编写指导请见模型推理代码编写说明）。 确认该cuda版本与您安装的mmcv版本是否匹配。
Ascend-vLLM推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
创建网络 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”，进入“弹性集群 Cluster”页面。 切换到“网络”页签，单击“创建”，弹出“创建网络”页面。 图1 网络列表 在“创建网络”弹窗中填写网络信息。 网络名称：创建网络时默认生成网络名称，也可自行修改。
saved_models/pretrain_hf/目录下查看转换后的权重文件。 注意：权重转换完成后，需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
saved_models/pretrain_hf/目录下查看转换后的权重文件。 注意：权重转换完成后，需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
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