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ain.py”。 超参 当资源规格为单机多卡时，需要指定超参world_size和rank。 当资源规格为多机时（即实例数大于 1），无需设置超参world_size和rank，超参会由平台自动注入。 方式二：使用自定义镜像功能，通过torch.distributed.launch命令启动训练作业。
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。
客户端上传镜像，是指在安装了容器引擎客户端的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜像仓库在同一区域，则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不
制作自定义镜像用于创建Notebook Notebook的自定义镜像制作方法 在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts
-it ${container_name} bash Step4 下载原始模型包 从HuggingFace官网下载moondream2模型包到本地，下载地址：https://huggingface.co/vikhyatk/moondream2/tree/2024-03-06。 在宿主
|──llm_tools # 推理工具 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。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
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；
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？
服务接口是否升级为WebSocket。部署服务时，默认值为false；更新服务配置时，默认值为上一次设置的值。 false：不升级为WebSocket。 true：升级为WebSocket。开启后，不支持修改。开启WebSocket时，不支持同时设置“服务流量限制”。 表15 SmnNotification 参数 是否必选
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；
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；
训练作业日志的保存位置，是一个OBS路径，如"obs://xx/yy/zz/"。 local_code_dir 否 String 算法的代码目录下载到训练容器内的本地路径。规则： 必须为/home下的目录。 v1兼容模式下，当前字段不生效。 当code_dir以file://为前缀时，当前字段不生效。 working_dir
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。
|──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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