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使用导入的模型权重覆盖所有初始化的权重 # 4. 调用 PretrainedConfig.from_pretrained(dir)来将配置设置到self.config中 PretrainedModel.from_pretrained(dir) # 将模型实例序列化到 dir/pytorch_model
数据源”，将OBS中的数据重新同步至ModelArts中。 检查OBS的访问权限 如果OBS桶的访问权限设置无法满足训练要求时，将会出现训练失败。请排查如下几个OBS的权限设置。 当前账号具备OBS桶的读写权限（桶ACLs） 进入OBS管理控制台，选择当前自动学习项目使用的OBS桶，单击桶名称进入概览页。
Lite进行推理时一般需要先设置目标设备的上下文信息，然后构建推理模型，获取输入数据，模型预测并得到最终的结果。一个基础的推理框架写法如下所示： # base_mslite_demo.py import mindspore_lite as mslite # 设置目标设备上下文为Ascend，指定device_id为0。
的操作。 预测 对在线服务进行预测。具体操作请参见使用预测功能测试在线服务。 实例 查看异步在线服务的实例信息。这里的实例个数和部署服务时设置的“实例数”相对应，如果修改服务或服务异常，实例数会有变化。如果存在某个实例异常希望重建实例，您可单击“删除”按钮，该实例被删除后会自动新建一个相同计算规格的实例。
resource_requirements 否 Array of ResourceRequirement objects 算法资源约束。可不设置。设置后，在算法使用于训练作业时，控制台会过滤可用的公共资源池。 advanced_config 否 AlgorithmAdvancedConfig
Standard专属资源池 ModelArts支持使用ECS创建专属资源池吗？ 在ModelArts中1个节点的专属资源池，能否部署多个服务？ 在ModelArts中公共资源池和专属资源池的区别是什么？ ModelArts中的作业为什么一直处于等待中？ ModelArts控制台为什么能看到创建失败被删除的专属资源池？
规格与节点数中的1*节点 & 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 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model
model_args：标志向模型构造函数提供额外参数，比如指定运行模型的数据类型； vllm_path是模型权重路径； max_model_len 是最大模型长度，默认设置为4096； gpu_memory_utilization是gpu利用率，如果模型出现oom报错，调小参数； tensor_parallel_size是使用的卡数；
model_args：标志向模型构造函数提供额外参数，比如指定运行模型的数据类型； vllm_path是模型权重路径； max_model_len 是最大模型长度，默认设置为4096； gpu_memory_utilization是gpu利用率，如果模型出现oom报错，调小参数； tensor_parallel_size是使用的卡数；
用。 “计算节点规格”：在下拉框中选择限时免费的CPU资源，如果限时免费资源售罄，建议选择收费CPU资源进行部署。 “计算节点个数”，默认设置为“1”。 其他参数可使用默认值。 选择CPU资源部署模型会收取少量费用，具体费用以界面信息为准。 如果需要使用GPU资源部署上线，需要进
model_args：标志向模型构造函数提供额外参数，比如指定运行模型的数据类型； vllm_path是模型权重路径； max_model_len 是最大模型长度，默认设置为4096； gpu_memory_utilization是gpu利用率，如果模型出现oom报错，调小参数； tensor_parallel_size是使用的卡数；
单击“确定”，完成DNS内网域名的创建。 VPC访问在线服务 通过VPC访问通道访问在线服务，API如下： https://{DNS内网域名}/{URL} DNS内网域名：设置的内网域名。您还可以通过在线服务列表页，单击“VPC访问通道”，打开弹出框，查看“访问域名”。 URL：在线服务的URL为服务详情页，调用
git-lfs-linux-arm64-v3.2.0.tar.gz cd git-lfs-3.2.0 sudo sh install.sh 设置git配置去掉ssl校验。 git config --global http.sslVerify false 从github拉取finetrainers代码。
total_count Integer 不分页的情况下，符合查询条件的总服务数量。 count Integer 当前查询结果的服务数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 services service结构数组 查询到的服务集合。 表3 service结构
model_args：标志向模型构造函数提供额外参数，比如指定运行模型的数据类型； vllm_path是模型权重路径； max_model_len 是最大模型长度，默认设置为4096； gpu_memory_utilization是gpu利用率，如果模型出现oom报错，调小参数； tensor_parallel_size是使用的卡数；
# 原始数据目录 # 训练输出目录路径：根据{OUTPUT_SAVE_DIR}或yaml文件{output_dir}参数设置 |──{output_dir} # 输出目录，以下目录在训练过程中自动生成 |──conv
desc：递减排序（默认值） process_parameter 否 String 图像缩略设置，同OBS缩略图设置，详见OBS缩略图设置。如：image/resize,m_lfit,h_200表示等比缩放目标缩略图并设置高度为200像素。 search_conditions 否 String U
描述 total_count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总集群数量。 count Integer 当前查询结果的集群数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 clusters Array of Cluster objects 查询到的集群列表。
变化，修改用于标注的标签。支持添加、修改和删除标签。 添加标签 在“未标注”页签下，单击“标签集”右侧的加号，在弹出“新增标签”对话框中，设置“标签名称”和“标签颜色”，然后单击“确定”完成标签添加。 修改标签 在“已标注”页签中“全部标签”的下方操作列，选择需要修改的标签，单击
|──AscendSpeed # 基于AscendSpeed的训练代码 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
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