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将用户请求的prompt传入大模型，进行计算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。 Decode阶段（增量推理） 将请求的前1个token传入大模型，从显存读取前文产生的KVCache再进行计算，属于访存密集型。 分离部署场景下，全量推理和增量推理在不同的容器上进行，用于提高资源利用效率。
将用户请求的prompt传入大模型，进行计算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。 Decode阶段（增量推理） 将请求的前1个token传入大模型，从显存读取前文产生的KVCache再进行计算，属于访存密集型。 分离部署场景下，全量推理和增量推理在不同的容器上进行，用于提高资源利用效率。
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通过ModelArts的Notebook，在JupyterLab中使用OBS上传下载数据。 建议配置。 开发环境监控功能 AOM aom:alarm:put 调用AOM的接口，获取Notebook相关的监控数据和事件，展示在ModelArts的Notebook中。 建议配置。 VPC接入 VPC vpc:ports:create
性维护，根据设备实时数据的分析，进行故障识别。 声音分类 声音分类项目，是识别一段音频中是否包含某种声音。可应用于生产或安防场景的异常声音监控。 文本分类 文本分类项目，识别一段文本的类别。可应用于情感分析或新闻分类等场景。 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
时需要指定，属于PWD鉴权的一部分。 -u / --username String 否 用户名，在使用账号认证时表示账号名，IAM认证时表示IAM用户名，在云星账号场景不需要指定，属于PWD鉴权的一部分。 -p / --password String 否 密码，属于PWD鉴权的一部分。
图20 创建“dropdown”类型的表单 图21 删除表单 资源监控 在使用过程中，如果想了解资源使用情况，可在右侧区域选择“Resource Monitor”，展示“CPU使用率”和“内存使用率”。 图22 资源监控 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
WR镜像地址，否则该镜像子账号不可使用。 该镜像不属于该租户（包括主账号和子账号），是其他人共享的public镜像，而这个镜像又被镜像所有者删除，导致不可使用，用户需要联系对应的SWR镜像负责人，确认镜像是否存在。 该镜像不属于该租户（包括主账号和子账号），是其他人共享的publ
高性能计算：主要是高带宽的需求，用于共享文件存储，比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明： 高性能计算：主要是高速率、高IOPS的需求，用于作为高性能存储，比如工业设计、能源勘探这些。
SDK和MoXing的区别是什么？ ModelArts的API或SDK支持模型下载到本地吗？ ModelArts通过OBS的API访问OBS中的文件，属于内网还是公网访问？ 调用ModelArts API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？
{dataset_id}/data-annotations/stats modelarts:dataset:get - √ √ 查询数据集监控数据 GET /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/metrics modelarts:dataset:get
接经VPC对等连接发送到实例处理，访问速度更快。 由于请求不经过推理平台，所以会丢失以下功能： 认证鉴权 流量按配置分发 负载均衡 告警、监控和统计 图1 VPC直连的高速访问通道示意图 约束限制 调用API访问在线服务时，对预测请求体大小和预测时间有限制： 请求体的大小不超过12MB，超过后请求会被拦截。
obs:bucket:ListAllMyBuckets 创建批量服务。 按需配置。 边缘服务 CES ces:metricData:list 查看服务的监控指标。 按需配置。 IEF IEF Administrator 管理边缘服务。 按需配置。 创建自定义策略时，建议将项目级云服务和全局级云
、精度比对，进而定位训练场景下的精度问题 支持溢出检测功能，判断是否存在输入正常但输出存在溢出的API，从而判断是否为正常溢出。 梯度状态监控，用于采集梯度数据并进行梯度相似度比对，可以精准定位出现问题的step。 执行pip install mindstudio-probe msprobe使用手册
接经VPC对等连接发送到实例处理，访问速度更快。 由于请求不经过推理平台，所以会丢失以下功能： 认证鉴权 流量按配置分发 负载均衡 告警、监控和统计 图1 VPC直连的高速访问通道示意图 约束限制 调用API访问在线服务时，对预测请求体大小和预测时间有限制： 请求体的大小不超过12MB，超过后请求会被拦截。
NODE_RANK=0 执行以下命令，开始预训练。 nohup sh ./pretrain_gpt2.sh & 图3 开始预训练 实时查看训练日志，监控程序。 tail -f nohup.out 如果显示如下信息， 表示模型训练完成。 图4 模型训练完成 在训练过程中观察单GPU卡的利用率，如下：
（可选）工作空间配置 模型训练 本地构建镜像及调试 上传镜像 上传数据和算法到OBS 使用Notebook进行代码调试 创建单机单卡训练作业 监控资源 本地构建镜像及调试 本节通过打包conda env来构建环境，也可以通过pip install、conda install等方式安装conda环境依赖。
检查资源规范编码是否设置正确，并确认其是否属于对应的项目下。 400 ModelArts.3837 Resource ID {id} of project {id} does not exist. 项目{1}资源ID {0}不存在。 检查资源ID是否设置正确，并确认其是否属于对应的项目下。 400 ModelArts
Backbone类型 ResNet/DarkNet/Transformer等。 例如： 5个模型使用ResNet Backbone，应用与监控。 3个模型使用Transformer，应用于自然语言处理xxx。 使用stable-diffusion的典型模型：TextEncoder
数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。
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