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time per iteration)*1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能
time per iteration)*1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能
操作步骤 在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击数据标注节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”，然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会
在单击“继续运行”按钮之前，请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入“数据标注”页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”，然后等待工作流按顺序进入训练节点。
主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 推理场景介绍 准备工作 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 Eagle投机小模型训练 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题
Cluster资源，可以释放资源，停止计费相关介绍请见停止计费。 Lite Cluster资源池资源释放后不可恢复，请谨慎操作。 退订包年/包月的Lite Cluster资源 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”，在“弹性集群”页面，选择“Lite资源池”页签，查看资源池列表。
scheduler实例中NODE_PORTS=8088,8089；端口设置顺序必须与global rank table文件中各全量和增量节点顺序一致，否则会报错。 确保scheduler实例和P、D实例之间网络通畅，检查代理设置例如no_proxy环境变量，避免scheduler访问P、D实例时走不必要的网关。 前提条件
获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
-R ma-user:100 {Python软件包路径} # 设置容器镜像预置环境变量。 # 请务必设置 PYTHONUNBUFFERED=1, 以免日志丢失。 ENV PYTHONUNBUFFERED=1 # 设置容器镜像默认用户与工作目录。 USER ma-user WORKDIR
工作空间配额数据。 表4 WorkspaceQuotasResponse 参数 参数类型 描述 max_quota Integer 配额允许设置的最大值。 update_time Integer 最后修改时间，UTC。如用户未修改过该资源配额,则该值默认为该工作空间的创建时间。 resource
time per iteration)×1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能
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time per iteration)×1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能
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
单击“创建”，进入创建模型界面，元模型选择“从容器镜像中选择”，选择自定义镜像； 配置“容器调用接口”和端口号，端口号与模型配置文件中的端口保持一致； 设置完成后，单击“立即创建”，等待模型状态变为“正常”； 重新部署在线服务。 父主题： Standard推理部署
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