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模型：结构实现和社区一致，Huggingface模型开箱即用，同时可以快速适配新模型。 调用：提供高性能算子下发和图模式两种方案，兼顾性能和灵活性。 特性：服务调度、特性实现和社区一直，针对昇腾硬件做亲和替换和优化。 接口：离线SDK、在线OpenAI Server和社区完全一直，无缝迁移。
模型：结构实现和社区一致，Huggingface模型开箱即用，同时可以快速适配新模型。 调用：提供高性能算子下发和图模式两种方案，兼顾性能和灵活性。 特性：服务调度、特性实现和社区一致，针对昇腾硬件做亲和替换和优化。 接口：离线SDK、在线OpenAI Server和社区完全一致，无缝迁移。
专属资源池提供了动态设置作业类型的功能，您可以在创建资源池时、创建完成后，对资源池支持的作业类型进行编辑（新增或减少）。当前支持的“作业类型”有“训练作业”、“推理服务”和“开发环境”，用户可按需自行选择。 设置某一作业类型后，即可在此专属资源池中下发此种类型的作业，没有设置的作业类型不能下发。 为了支持不同的
等，让资产更吸引人。 修改封面图和二级标题 在发布的资产详情页面，单击右侧的“编辑”，选择上传新的封面图，为资产编辑独特的主副标题。 编辑完成之后单击“保存”。封面图和二级标题内容自动同步，您可以直接在资产详情页查看修改结果。 图1 修改封面图和二级标题 编辑标签 单击标签右侧的
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
创建生产训练作业（默认页面） 模型训练是一个不断迭代和优化模型权重的过程。ModelArts的训练模块支持创建训练作业、查看训练情况以及管理训练版本。通过模型训练试验模型结构、数据和超参的各种组合，便于找到最佳的模型结构和权重。 创建生产环境的训练作业有2种方式： 通过ModelArts
911版本仅是使用run_type来指定训练的类型，只能区分 预训练、全参微调和lora微调但实际上预训练和sft是训练的不同阶段，全参、lora是训练参数设置方式。为了更加明确的区分不同策略，以及和llama-factory对齐，6.3.912版本调整以下参数： 新增 STAGE，表示训练的阶段，可以选择的参数包括:
接重启Notebook实例。重启后多种配置重置，会导致用户数据丢弃，环境丢失，造成很不好的使用体验。因此需要提供cache盘使用情况的监控和告警，并将数据上报至AOM平台。 配置流程 填写告警基本信息 设置告警规则 监控对象指标配置 告警触发条件设置 告警通知设置 创建主题、设置主题策略、订阅主题
查询处理任务详情 功能介绍 查询处理任务详情，支持查询“特征分析”任务和“数据处理”两大类任务。可通过指定路径参数“task_id”来查询某个具体任务的详情。 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。
型层中引入低秩矩阵，将大模型的权重降维处理，来实现高效的模型适配。相比于传统的微调方法，LoRA不仅能大幅减少所需的训练参数，还降低了显存和计算成本，加快了模型微调速度。对于VLLM来说，使用LoRA进行多任务部署具有以下优势： 资源节省：在大模型中引入LoRA，可以减少模型需要
型层中引入低秩矩阵，将大模型的权重降维处理，来实现高效的模型适配。相比于传统的微调方法，LoRA不仅能大幅减少所需的训练参数，还降低了显存和计算成本，加快了模型微调速度。对于VLLM来说，使用LoRA进行多任务部署具有以下优势： 资源节省：在大模型中引入LoRA，可以减少模型需要
使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 启动vLLM前，请开启图模式（参考步骤六 启动推理服务中的配置环境变量），启动服务的命令和启动非量化模型一致。 父主题： 推理模型量化
使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 启动vLLM前，请开启图模式（参考步骤六 启动推理服务中的配置环境变量），启动服务的命令和启动非量化模型一致。 父主题： 推理模型量化
使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 启动vLLM前，请开启图模式（参考步骤六 启动推理服务中的配置环境变量），启动服务的命令和启动非量化模型一致。 父主题： 推理模型量化
报、确认为XX的图片、其他。用户可以根据分组结果，快速剔除掉不想要的，或者将某一类直接全选后添加标签。 目前只有“图像分类”、“物体检测”和“图像分割”类型的数据集支持自动分组功能。 启动自动分组任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备>数据标注”，进入“数据标注”管理页面。
将签名信息添加到消息头，从而通过身份认证。 AK(Access Key ID)：访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符；访问密钥ID和私有访问密钥一起使用，对请求进行加密签名。 SK(Secret Access Key)：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。
次数、LOSS和吞吐数据按照“迭代次数|loss|吞吐”格式记录在日志中，AI Gallery通过环境变量找到日志，从中获取实际数据绘制成“吞吐”和“训练LOSS”曲线，呈现在训练的“指标效果”中。具体请参见查看训练效果。 说明： 日志文件中的迭代次数、LOSS和吞吐数据必须按照
ze ：任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size。默认为1 add-qkv-bias：为像qkv这样的键和值添加偏差。 loader：权重转换时要加载检查点的模型名称。 saver：权重转换时加载检查模型保存名称。 CONVERT_HFtoMG：
odelArts上的训练。 创建算法时，您需要在创建页面提供代码目录路径、代码目录路径中的启动文件、训练输入路径参数和训练输出路径参数。这四种输入搭建了用户代码和ModelArts Standard后台交互的桥梁。 代码目录路径 您需要在OBS桶中指定代码目录，并将训练代码、依赖
Notebook中安装依赖包并保存镜像 在后续训练步骤中，训练作业启动命令中包含sh scripts/install.sh，该命令用于git clone完整的代码包和安装必要的依赖包，每次启动训练作业时会执行该命令安装。 通过运行install.sh脚本，会git clone下载Megatron-LM、M
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