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线。同时'default'为系统预留的默认工作空间名称，用户无法自己创建名为'default'的工作空间。 description String 工作空间描述，默认为空。长度限制为0-256字符。 id String 工作空间ID，系统生成的32位UUID，不带橫线。 status
运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将步骤1中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供： python3 e
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。 获取模型软件包和权重文件 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1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
在假定是Ring算法的情况下计算出来的。 计算公式是有假设的： 总线带宽 = 算法带宽 * 2 ( N-1 ) / N ，算法带宽 = 数据量 / 时间 但是这个计算公式的前提是用Ring算法，Tree算法的总线带宽不可以这么计算。 如果Tree算法算出来的总线带宽相当于是相对R
可用以测试模型，不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为：“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“Spark_MLlib”。具体版本信息可参考支持的常用引擎及其Runtime。 示例代码
填写作业信息，创建方式参考表1，其他参数填写请参考创建训练作业。 表1 创建训练作业的创建方式（使用自定义镜像） 参数名称 说明 创建方式 必选，选择“自定义算法”。 启动方式 必选，选择“自定义”。 镜像 必填，单击右边的“选择”，从容器镜像中选择上一步上传到SWR的镜像。 代码目录
运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将步骤1中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供： python3 e
运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将步骤1中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供： python3 e
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。 获取模型软件包和权重文件 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
运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将上一步中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供： python3 e
门。 CTS支持追踪的ModelArts管理事件和数据事件列表，请参见支持云审计的关键操作、开发环境支持审计的关键操作列表、训练作业支持审计的关键操作列表、模型管理支持审计的关键操作列表、服务管理支持审计的关键操作列表。 图1 云审计服务 数据管理支持审计的关键操作列表 表1 数据管理支持审计的关键操作列表
参来迭代模型；或在实验阶段，有一个可以优化训练的性能的想法，则会回到开发阶段，重新优化代码。 图1 模型开发过程 ModelArts提供了模型训练的功能，方便您查看训练情况并不断调整您的模型参数。您还可以基于不同的数据，选择不同规格的资源池用于模型训练。 请参考以下指导在ModelArts
Server为一台弹性裸金属服务器，您可以使用BMS服务提供的切换操作系统功能，对Lite Server资源操作系统进行切换。本文介绍以下三种切换操作系统的方式： 在BMS控制台切换操作系统 使用BMS Go SDK的方式切换操作系统 使用Python封装API的方式切换操作系统 切换操作系统需满足以下条件：
补充健康的计算节点至专属资源池。（该功能即将上线） 容错检查详细介绍请参考： 开启容错检查 检测项目与执行条件 触发容错环境检测达到的效果 环境预检查通过后，如果发生硬件故障会导致用户业务中断。您可以在训练中补充reload ckpt的代码逻辑，使能读取训练中断前保存的预训练模型。指导请参考设置断点续训练。
权重百分比，分配到此模型的流量权重，仅当infer_type为real-time时需要配置，多个权重相加必须等于100；当在一个在线服务中同时配置了多个模型版本且设置不同的流量权重比例时，持续地访问此服务的预测接口，ModelArts会按此权重比例将预测请求转发到对应的模型版本实例。 specification
DELETE_FAILED：删除失败。 status_info String 状态描述，默认为空。该字段会补充显示状态的详细信息。如删除失败时，可通过该字段查看删除失败的原因。 grants Array of grants objects 授权用户列表。默认为空。需要与“auth_t
S/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 序号 支持模型 支持模型参数量
deleted_sample_count Integer 已删除的样本数目。 rejected_sample_count Integer owner验收不通过的样本数目。 sampled_sample_count Integer 待owner验收且被抽样的样本数目。 total_sample_count
String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。如：“100.125.5.235:20202/jobmng/custom-cpu-base:1.0”。 user_command 否 String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。形式为：“bash /home/work/run_train
String 错误信息，status是3时，会出现该字段。 inputs Array of ProcessorDataSource objects 数据处理任务的输入通道列表，与data_source二选一。 is_current Boolean 当前任务是否是该版本的同类型任务中的最新任务。
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