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切换数据源和资源池 图5 切换数据源和资源池 单击红框中相应位置，即可出现下拉框，修改响应的数据源和资源池。
在使用账号B登录控制台时，可以在控制台右上角的个人账号切换角色到账号A，使用账号A的委托权限。 图3 委托用户切换角色 说明： ModelArts暂不支持创建身份策略权限的委托。 “委托选择” 已有委托：列表中如果已有委托选项，则直接选择一个可用的委托为上述选择的用户授权。
如果使用了量化功能，则使用量化章节转换后的权重。如果使用的是训练后模型转换为HuggingFace格式的地址，还需要有Tokenizer原始文件。 --max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后在等待池等候处理。
枚举值如下： dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。
SNAT功能通过绑定弹性公网IP，实现私有IP向公有IP的转换，可实现VPC内跨可用区的多个云主机共享弹性公网IP、安全高效地访问互联网。 公网NAT网关页面，单击创建的NAT网关名称，进入NAT网关详情页。 在SNAT规则页签下，单击“添加SNAT规则”。
网络工作空间迁移 登录ModelArts管理控制台，选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”，切换到“网络”页签。 在网络列表中，选择目标网络“操作 > 更多 > 工作空间迁移”。 在弹出的“迁移网络”中，选择要迁移的“目标工作空间”，单击“确定”。
使用opencompass工具需用vllm接口启动在线服务。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。
可以购买多个SFS Turbo实例分担业务压力， 或者更换高性能的SFS盘。 一个SFS实例容量建议不要太大，建议以同样的成本换成购买多个SFS实例。 父主题： Lite Server
把X空间中的样本转换成Y空间中的样本。
例如，在更新了NVIDIA驱动后，需要重新加载新版本的内核模块才能使变更生效。 此外，如果使用了多个NVIDIA显卡，每个显卡都需要加载相应的内核模块才能正常工作。在这种情况下，也需要手动执行“nvidia-modprobe”命令来加载所有必要的内核模块。
如果单实例仍磁盘空间不足，请联系系统管理员，更换合适的规格。 如果是大模型导入的模型部署服务，请确保专属资源池磁盘空间大于1T（1000GB）。 父主题： 服务部署
# 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换
cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，转换权重等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下。 父主题： 准备工作
可切换“训练作业”、“推理服务”、“开发环境”页签查看资源池上创建的训练作业、部署的推理服务、创建的Notebook实例。
使用opencompass工具需用vllm接口启动在线服务。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。
00010.bin ├── pytorch_model.bin.index.json ├── qwen_generation_utils.py ├── qwen.tiktoken ├── README.md ├── tokenization_qwen.py # 需要修改代码 ├── SimSun.ttf
20 在对话框中输入问题，查看返回结果，在线体验对话问答。 图7 体验模型服务 后续操作 如果不再需要使用此模型服务，建议清除相关资源，避免产生不必要的费用。
枚举值如下： dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。
多任务并行：支持同时加载多个LoRA模块，使得VLLM可以在不同任务间快速切换，提高多任务推理的效率。 约束限制 multi-lora特性不能和Chunked Prefill特性一起使用。
连接时如果报错密钥无权限，排查密钥是否为自己的密钥（可能使用了重名密钥），请更换密钥后重新连接实例。 本地排查 检查配置是否正确。 打开config文件进行检查：Host必须放在每组配置的第一行，作为每组配置的唯一ID。
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