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本例为计算型CPU(8U)专属实例 使用量类型 按需计费专属资源池的使用量类型为“时长” 单价 按需计费模式为简单定价（使用量*单价）时提供单价信息。 按需计费专属资源池属于简单定价，您可以在ModelArts价格详情中查询单价。 单价单位 在ModelArts价格详情中查询到的单价单位：元/小时
换行标记+5个336*336 ==(336/14=24)>> 672/14+5*24*24=2928 --chat-template：llava对话构建模板。 方式二：通过vLLM服务API接口启动服务 source /home/ma-user/.bashrc export ASCEND_RT
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step3 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行
ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
成的文本数据集，用于预训练。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。
换行标记+5个336*336 ==(336/14=24)>> 672/14+5*24*24=2928 --chat-template：llava对话构建模板。 方式二：通过vLLM服务API接口启动服务 source /home/ma-user/.bashrc export ASCEND_RT
成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认值。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。 GeneralInstructionHandler：用于sft、lora微调时的数据预处理过程中，会对数据集full_promp
生成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。 GeneralInstructionHandler：用于sft、lora微调时的数据预处理过程中，会对数据集full_promp
生成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。 GeneralInstructionHandler：用于sft、lora微调时的数据预处理过程中，会对数据集full_promp
工具安装 使用指导 PyTorch GPU训练迁移至PyTorch NPU训练 训练迁移 Transfer2NPU 代码自动迁移工具，通过简单import命令可将PyTorch训练脚本从GPU平台迁移至NPU平台运行。 包含在torch_npu包中。 自动迁移工具使用指导 训练业务代码适配昇腾PyTorch代码适配
SMN开关。 subscription_id 否 String SMN消息订阅ID。 exeml_template_id 否 String 自动学习模板ID。 last_modified_at 否 String 最近一次修改的时间。 package 否 WorkflowServicePackege
超参支持修改和删除，状态取决于算法中的超参“约束”设置，详情请参见表6。 单击“增加超参”，添加超参信息。单击“本地上传”可以本地批量导入超参，需要按模板填写超参且总数不能超过100条，否则会导入失败。 说明： 为保证数据安全，请勿输入敏感信息，例如明文密码。 环境变量 根据业务需求增加环境
成的文本数据集，用于预训练。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。
根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。具体请参见自动学习简介。 Standard的Workflow是一套低代码的AI开发流水线工具，覆盖数据标注、数
单击“本地上传”可以本地批量导入超参，需要按模板填写超参且总数不能超过100条，否则会导入失败。 说明： 为保证数据安全，请勿输入敏感信息，例如明文密码。 环境变量 - 根据业务需求增加环境变量。训练容器中预置的环境变量请参见管理训练容器环境变量。 单击“本地上传”可以本地批量导入环境变量，需要按模板填写环境变量
范围方案”可以选择“指定区域项目资源”，如果授权时指定了区域（如华北-北京4）对应的项目（cn-north-4），则该权限仅对此项目生效；简单的做法是直接选择“所有资源”。 ModelArts也支持企业项目，所以选择授权范围方案时，也可以指定企业项目。具体操作参见《创建用户组并授权》。
10 下载地址：https://www.mindspore.cn/lite/docs/zh-CN/r2.2/use/downloads.html 需要下载的安装包与操作系统有关，请根据需要选择合适的安装包。 如果操作系统为Linux aarch64，请下载mindspore-lite-2
SMN开关。 subscription_id String SMN消息订阅ID。 exeml_template_id String 自动学习模板ID。 last_modified_at String 最近一次修改的时间。 package WorkflowServicePackege
范围方案”可以选择“指定区域项目资源”，如果授权时指定了区域（如华北-北京4）对应的项目（cn-north-4），则该权限仅对此项目生效；简单的做法是直接选择“所有资源”。 ModelArts也支持企业项目，所以选择授权范围方案时，也可以指定企业项目。具体操作参见《创建用户组并授权》。
GP Ant8裸金属服务器Ubuntu 20.04安装NVIDIA 515+CUDA 11.7 安装NVIDIA驱动 打开NVIDIA官方网站。 以Ant8规格为例，根据Ant8的详细信息和您所需的cuda版本选择驱动。 图1 驱动选择 选择后会自动出现Driver版本并下载，或者直接。
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