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在MaaS服务的“模型部署”页面，选择“我的服务”页签，在服务列表选择模型服务“service-1122”，单击操作列的“更多 > 删除”，在弹窗中输入“DELETE”，单击“确定”，删除服务。 在MaaS服务的“我的模型”页面，选择模型“Qwen2-7B”，单击操作列的“更多 >
韧性特指安全韧性，即云服务受攻击后的韧性，不含可靠性、可用性。本章主要阐述ModelArts服务受入侵的检测响应能力、防抖动的能力、域名合理使用、内容安全检测等能力。 安全防护套件覆盖和使用堡垒机，增强入侵检测和防御能力 ModelArts服务部署主机层、应用层、网络层和数据层的安全防护套件。及时
Precision等）,则是由于浮点数计算过程的有限字长效应及计算序所带来的近似误差，包括各种计算的数学表达，都会带来结果的近似性。二者是完全不同的两个问题， 不能混为一谈。计算数值的近似性一定概率上会影响模型的收敛性，但是影响大模型收敛的原因是复杂且多样的，大模型本身也对计算差异有一定韧性，所
Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添
Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添
记住使用Dockerfile创建的新镜像名称， 后续使用 ${dockerfile_image_name} 进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。
每个输出序列要生成的最大Tokens数量。 top_k 否 -1 Int 控制要考虑的前几个Tokens的数量的整数。设置为“-1”表示考虑所有Tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个Tokens的累积概率的浮点数。 取值范围：0~1
供了多个CIDR网段的选项，用户可以根据自己的实际情况进行选择。虚拟私有云VPC是一套为实例构建的逻辑隔离的、由用户自主配置和管理的虚拟网络环境。为云服务器、云容器、云数据库等资源构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境，提升用户资源的安全性，简化用户的网络部署。 登录Mod
选择“我的服务”页签。 选择待删除的服务，单击操作列的“更多 > 删除”，在弹窗中输入“DELETE”，单击“确定”，删除服务。 单实例QPS的推荐值说明 单实例流量限制QPS和请求的输入输出有关，表2中的QPS推荐值是在多轮对话、摘要生产和信息检索场景下预估出的数据，仅供参
image_id 是 String 待创建Notebook实例的镜像，需要指定镜像ID，ID格式为通用唯一识别码（Universally Unique Identifier，简称UUID）。镜像的ID可通过调用查询支持的镜像列表接口获取。 name 是 String 实例名称，长度
编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件第一行镜像地址，修改为本文档中的基础镜像地址。 FROM {image_url} （选填）编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件，修改git命令，填写自己的git账户信息。 git config
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Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添
实例规格 选择需要使用的规格。平台分配的资源规格包含了一定的系统损耗，实际可用的资源量小于规格标称的资源。实际可用的资源量可在资源池创建成功后，在详情页的“节点”页签中查看。 可用区 根据实际情况选择“随机分配”或“指定可用区”。可用区是在同一区域下，电力、网络隔离的物理区域。可用区之间内网互通，不同可用区之间物理隔离。
本教程中用到的模型软件包如下表所示，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。 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-6.3.909-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
本教程中用到的模型软件包如下表所示，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。 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-6.3.909-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件第一行镜像地址，修改为本文档中的基础镜像地址。 FROM {image_url} （选填）编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件，修改git命令，填写自己的git账户信息。 git config
准备代码 本教程中用到的训练、推理代码如下表所示，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
本教程中用到的模型软件包如下表所示，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。 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-6.3.912-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
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