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部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资源池，计算节
查询数据集导出任务列表 功能介绍 分页查询数据集导出任务列表。 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 /v2/{project_id}/datase
12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框
数据集的 Excel 中需要有三个列名称：conversation_id, Human, assistant conversation_id: 指定的对话id, 如果相同, 转换后就放在同一conversation_id的不同turn_X下。如果为空，则放在新的conversation_id下。
String 训练作业一级状态。可选值如下： Creating：创建中 Pending：等待中 Running：运行中 Failed：运行失败 Completed：已完成 Terminating：停止中 Terminated：已停止 Abnormal：异常 secondary_phase
推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.5.0版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 DevServer驱动版本要求23.0.6。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。
数据集的 Excel 中需要有三个列名称：conversation_id, Human, assistant conversation_id: 指定的对话id, 如果相同, 转换后就放在同一conversation_id的不同turn_X下。如果为空，则放在新的conversation_id下。
数据集的 Excel 中需要有三个列名称：conversation_id, Human, assistant conversation_id: 指定的对话id, 如果相同, 转换后就放在同一conversation_id的不同turn_X下。如果为空，则放在新的conversation_id下。
检查当前账号具备OBS桶的读写权限（桶ACLs） 进入OBS管理控制台，选择当前自动学习项目使用的OBS桶，单击桶名称进入概览页。 在左侧菜单栏选择“访问权限控制>桶ACL”，检查当前账号是否具备读写权限，如果没有权限，请联系桶的拥有者配置权限。 确保此OBS桶是非加密桶 进入OBS管理控制
数据集的 Excel 中需要有三个列名称：conversation_id, Human, assistant conversation_id: 指定的对话id, 如果相同, 转换后就放在同一conversation_id的不同turn_X下。如果为空，则放在新的conversation_id下。
com/bigscience-workshop/Megatron-DeepSpeed 若git clone失败，可以尝试先下载至本地，然后复制至服务器中，在docker cp至容器中。 安装Megatron-DeepSpeed框架。 cd Megatron-DeepSpeed pip install -r
支持FP16和BF16数据类型推理。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 DevServer驱动版本要求23.0.6。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。
prefill特性 支持automatic prefix caching 支持multi-lora特性 支持W4A16、W8A16和W8A8量化 升级vLLM 0.6.0 LLM开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导 LLM开源大模型基于Standard适配PyTorch
old_folder为上一步生成data的地址，填写到卡号的文件夹之前。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 new_folder为需要存储新的data的地址。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。
创建OBS桶和文件夹 Step2 准备脚本文件并上传至OBS中 Step3 制作自定义镜像 Step4 上传镜像至SWR Step5 在ModelArts上创建Notebook并调试 Step6 在ModelArts上创建训练作业 约束限制 由于案例中需要下载商用版CANN，因此本案例仅面向有下
12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框
运行的实例可以保存成容器镜像，保存的镜像中，安装的依赖包（pip包）不丢失，VSCode远程开发场景下，在Server端安装的插件不丢失。 查询支持的有效规格列表 查询支持的有效规格列表。 查询支持可切换规格列表 查询Notebook实例可切换的规格列表。 查询运行中的开发环境可用时长 查询运行中的开发环境可用时长。
支持FP16和BF16数据类型推理。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 DevServer驱动版本要求23.0.6。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。
AscendCloud-6.3.910-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.910 版本。 说明：
AscendCloud-6.3.911-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.911 版本。 说明：
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