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更新团队标注任务 功能介绍 更新团队标注任务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{project_id}/datasets/{data
场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程，利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。
创建模型失败，提示模型镜像构建任务超时，没有构建日志 问题现象 创建模型失败，构建日志提示超时“Model image build task timed out”，没有详细构建日志。 图1 模型镜像构建任务超时 原因分析 imagePacker构建镜像有超时时间限制，默认值为30
删除Workflow Execution 功能介绍 通过ID删除Workflow Execution。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE
W8A16量化 什么是W8A16量化 使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 约束限制 只支持GPTQ W8A16 perchannel量化，只支持desc_act=false。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表。 步骤一：量化模型权重
Prefix Caching 什么是Prefix Caching 在LLM推理应用中，经常会面临具有长system prompt的场景以及多轮对话的场景。长system prompt的场景，system prompt在不同的请求中但是相同的，KV Cache的计算也是相同的；多轮
准备权重 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。文件会直接下载用户本地，需要再上传至SFS Turbo中。
Standard数据准备 在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗？ 如何将本地标注的数据导入ModelArts？ 在ModelArts中数据标注完成后，标注结果存储在哪里？ 在ModelArts中如何将标注结果下载至本地？ 在ModelArts中进行团队标注时，为什么团队成员收不到邮件？
各模型支持的最小卡数和最大序列 基于vLLM（v0.6.3）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服务部署所需的最小昇腾卡数及
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.6.3）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服
场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程，利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。
场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程，利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。
训练作业进程被kill 问题现象 用户进程被Kill表示用户进程因外部因素被Kill或者中断，表现为日志中断。 原因分析 CPU软锁 在解压大量文件可能会出现此情况并造成节点重启。可以适当在解压大量文件时，加入sleep。比如每解压1w个文件，就停止1s。 存储限制 根据规格情况
精度问题概述 随着ChatGPT的推出，大模型迅速成为AI界热点。大模型训练需要强大的算力支撑，涉及数据、模型、框架、算子、硬件等诸多环节。由于规模巨大，训练过程复杂，经常出现loss不收敛的情况（模型精度问题），主要表现为loss曲线起飞或者毛刺等，且模型的下游任务评测效果变差
在ModelArts中调整模型后，部署新版本模型能否保持原API接口不变？ ModelArts提供多版本支持和灵活的流量策略，您可以通过使用灰度发布，实现模型版本的平滑过渡升级。修改服务部署新版本模型或者切换模型版本时，原服务预测API不会变化。 调整模型版本的操作可以参考如下的步骤。
Standard推理部署 如何将Keras的.h5格式的模型导入到ModelArts中？ ModelArts导入模型时，如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数？ 在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务，如何修改端口？ ModelArts平台是否支持多模型导入？ 在Mod
如何在ModelArts的Notebook的CodeLab上安装依赖？ ModelArts CodeLab中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境，您也可以使用pip install在Notebook或Terminal中安装依赖包。 在Notebook中安装 在总览页面进入CodeLab。
Ascend-vLLM介绍 Ascend-vLLM概述 vLLM是GPU平台上广受欢迎的大模型推理框架，因其高效的continuous batching和pageAttention功能而备受青睐。此外，vLLM还具备投机推理和自动前缀缓存等关键功能，使其在学术界和工业界都得到了广泛应用。
精度调优总体思路 PyTorch大模型训练的精度问题的分析、定位可以参考如下思路： 大模型训练通常使用多机训练，鉴于多机训练复现问题的成本较高，且影响因子较多，建议用户先减少模型层数，使模型能够单机训练，确认单机训练是否也存在精度问题，若存在，则使用下述手段定位精度问题，使得单机精度达标，然后再恢复层数拉起多机训练。
管理开发环境实例 功能介绍 该接口用于启动、停止、重启、排队、取消排队开发环境Notebook实例。 URI POST /v1/{project_id}/demanager/instances/{instance_id}/action 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选
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