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训练脚本说明参考 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 离线训练安装包准备说明 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
sutils快速入门。 操作命令中的AK/SK要替换为用户实际获取的AK/SK，Endpoint可以参考终端节点（Endpoint）和访问域名获取。 父主题： 基本配置
信息”找到“连接信息”。 图2 链接信息 使用kubectl工具。 若通过内网使用kubectl工具，需要将kubectl工具安装在和集群在相同vpc下的某一台机器上。单击kubectl后的“配置”按钮。按照界面提示步骤操作即可。 图3 通过内网使用kubectl工具 通过公网使
Calling的模型使用 Dify是一个能力丰富的开源AI应用开发平台，为大型语言模型（LLM）应用的开发而设计。它巧妙地结合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps的理念，提供了一套易用的界面和API，加速了开发者构建可扩展的生成式AI应用的过程。 操作步骤 在Dify界面右上角单击用户头像，选择“设置”。
开发环境的应用示例 本节通过调用一系列API，以创建开发环境实例为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建开发环境实例的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用查询支持的镜像列表接口查看开发环境的镜像类型和版本。
com/repository/pypi/simple Flask # 复制应用服务代码进镜像里面 COPY test_app.py /opt/test_app.py # 指定镜像的启动命令 CMD python3 /opt/test_app.py “test_app.py” from flask import
管理ModelArts服务的委托授权 本节通过调用一系列API，以管理ModelArts服务的委托授权为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 管理ModelArts服务的委托授权流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。
ModelArts线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地？ 通过ModelArts预置算法训练得到的模型是保存在OBS桶里的，模型支持下载到本地。 在训练作业列表找到需要下载模型的训练作业，单击名称进入详情页，获取训练输出路径。 图1 获取训练输出位置 单击“输出路径”，跳转至OBS对象路径，下载训练得到的模型。
查询AI应用详情 功能介绍 查询AI应用详情，根据AI应用ID查询AI应用的详细信息。 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 GET /v1/{projec
获取在线服务的IP和端口号 通过IP和端口号直连应用 将专属资源池的网络打通VPC 登录ModelArts控制台，进入“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”找到服务部署使用的专属资源池，单击“名称/ID”，进入资源池详情页面，查看网络配置信息。返回专属资源池列表，选择“网络”页签，找到专属资源
见链接：获取IAM用户Token。 APP认证的方式：APP认证方式又可以细分为AppCode认证和APP签名认证。 AppCode认证需要在header的X-Apig-AppCode字段上填入绑定给该在线服务的APP的AppCode。 APP签名认证需要在header的X-Sd
触发容错环境检测达到的效果 容错检查正常通过时，会打印检测项目的日志，表示具体涉及的检查项目成功。您可以通过在日志中搜索“item”关键字查看。当容错检查正常通过时，可以减少运行故障上报问题。 容错检查失败时，会打印检查失败的日志。您可以通过在日志中搜索“item”关键字查看失败信息。
# 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.3-py3-none-any.whl # 推理安装包 ├── build.sh # 推理构建脚本 ├── vllm_install
# 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.0-py3-none-any.whl # 推理安装包 ├── build.sh # 推理构建脚本 ├── vllm_install
若要在生产环境中进行精度测试，还需修改benchmark_eval/config/config.json中app_code，app_code获取方式见访问在线服务（APP认证）。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{service_name}
或端外调用。同时，MaaS提供免费Token支持开发者免费使用，帮助开发者快速验证和实现创新应用。更多信息，请参见免费体验MaaS预置服务。 步骤一：下载并安装Chatbox 您可以通过官方网站或Github下载并安装Chatbox。 步骤二：MaaS模型API接入准备 创建API
yaml或者deepspeed_default_config.yaml文件，再通过在启动脚本命令中增加--config_file=xxx.yaml参数来指定其为配置文件。 方式二：通过命令accelerate config进行配置，如下图所示。 图1 通过命令accelerate config进行配置 （可选）文件替换。
动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-x
RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED. This error may appear if you passed in a non-contiguous input. 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 数据输入不连续，cuDNN不支持的类型。
# 推理源码 ├── ascend_vllm-0.4.2-py3-none-any.whl # 推理安装包 ├── build.sh # 推理构建脚本 ├── vllm_install
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