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”改为“Unattended-Upgrade "0";”以禁用自动更新，然后保存文件并退出。 将当前内核版本锁定。 要禁止特定的内核版本更新，您可以使用“apt-mark”命令将其锁定。 首先，检查当前的内核版本： uname -r 例如，如果内核版本是“5.4.0-42-generi
<模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone
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predictor configs结构 参数 是否必选 参数类型 描述 model_id 是 String 模型ID。“model_id”可以通过查询模型列表或者ModelArts管理控制台获取。 weight 是 Integer 权重百分比，分配到此模型的流量权重，仅当infe
样例yaml文件仅展示常用实验配置，如需其他配置需根据样例自行添加，样例截图如下： 步骤二：执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定 单机<可选>： # 默认8卡 ascendfactory-cli train
Files按钮，打开文件上传窗口，选择左侧的进入OBS文件上传界面。 图1 上传文件图标 图2 OBS文件上传界面 需要提供OBS文件路径，可以通过以下两种方式提供： 方式一：在输入框中直接输入有效的OBS文件路径，然后单击“上传”开始传文件。 图3 输入有效的OBS文件路径 此处
使用本文档。 Finetune训练使用单机8卡资源。 Lora训练使用单机单卡资源。 Controlnet训练使用单机单卡资源。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 软件配套版本 表1 获取软件
k源码。若Notebook环境挂载了SFS Turbo，则源码文件会下载至SFS Turbo中。最后选择Notebook中“保存镜像”，则可以得到新的镜像环境。 若用户希望修改源码，则需要在Notebook环境中直接访问并编辑源码文件。 父主题： 准备镜像
<模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone
使用任意文本编辑器创建prometheus-config.yml，内容如下。该YAML用于管理Prometheus的配置，部署Prometheus时通过文件系统挂载的方式，容器可以使用这些配置。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: prometheus-config
是否使用词表并行；默认值为1表示开启并行，取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型（如llama2系模型），关闭并行可以减少推理时延，对于词表较大的模型（如qwen系模型），开启并行可以减少显存占用，以提升推理吞吐量。 Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用模块中，将模型部署为一个AI应用。
获取项目ID的接口为GET https://{iam-endpoint}/v3/projects，其中{iam-endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点处获取。 响应示例如下，例如ModelArts部署的区域为"cn-north-4"，响应消息体中查找“name”为"cn-
autoremove --purge nvidia-* sudo apt-get autoremove --purge cuda-* 以上命令可以卸载nvidia-driver、cuda、nvidia-fabricmanager、nvidia-peer-memory四个软件。 但是如
会收费的实例已全部停止或删除，同时需清理运行Notebook实例时存储到云硬盘中的数据和其他存储到对象存储服务中的数据，以免继续扣费。 您可以在“费用中心 > 总览”页面设置“可用额度预警”功能，当可用额度、通用代金券和现金券的总额度低于预警阈值时，系统自动发送短信和邮件提醒。
服务运维和监控的实现步骤。 图3 司乘安全算法 将用户本地开发完成的模型，使用自定义镜像构建成ModelArts Standard推理平台可以用的模型。具体操作请参考从0-1制作自定义镜像并创建模型。 在ModelArts管理控制台，使用创建好的模型部署为在线服务。 登录云监控服
calling 暂不支持。 在Dify中创建Agent进行编排，在右上角单击“Agent 设置”，选择上一步配置好的模型进行使用。 在Agent设置中可以看到Dify已自动将Agent Mode切换到了Function Calling模式。 图1 Agent设置 在“编排”页面的“提示词”文本框，输入以下信息。
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benchmark_tools/modal_benchmark/modal_benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \
), # 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在parameters字段中可以不填写，系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url", data=obs_data)
--dtype：模型推理的数据类型。仅支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat16表示BF16。 其他参数可以根据实际情况进行配置，也可使用openai接口启动服务。 推理启动脚本必须名为run_vllm.sh，不可修改其他名称。 hostname和port也必须分别是0
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