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48，模型Qwen2-72B-32K和Qwen2.5-72B-32K默认是32768，其他模型默认都是4096。 前提条件 在“我的模型”页面存在已创建成功的模型。 部署模型服务 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts Studio”进入ModelArts
node_rank：任务rank，用于多任务分布式训练。 master_addr：主任务（rank 0）的地址，设置为任务worker-0的通信域名。 master_port：在主任务（rank 0）上，用于分布式训练期间通信的端口。默认设置为18888端口。当遇到master_por
png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，将trainer_log.jsonl文件长传至可视化工具页面，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在第一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图）
png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，将trainer_log.jsonl文件长传至可视化工具页面，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在第一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图）
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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 0.6.3 支持流水线并行 说明：具体模型支持的特性请参见大模型推理指导文档 LLM开源大模型基于Lite Server适配PyTorch
png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，将trainer_log.jsonl文件长传至可视化工具页面，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在第一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图）
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
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 0.6.3 说明：具体模型支持的特性请参见大模型推理指导文档 LLM开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导
可选值如下： false：不删除源文件（默认值） true：删除源文件(注意：此操作可能影响已使用这些文件的数据集版本或其他数据集，导致页面展示异常或者训练/推理异常) samples 否 Array of strings 样本ID列表。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数
VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。 导出数据为新数据集 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”，进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中，选择“图片”类型的数据集，单击数据集名称进入“数据集概览页”。 在“数据集概览页”，单击右上角“导出 ”。在弹出的“导
VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。 导出数据为新数据集 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”，进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中，选择“图片”类型的数据集，单击数据集名称进入“数据集概览页”。 在“数据集概览页”，单击右上角“导出 ”。在弹出的“导
"Effect": "Allow" } ] } 在子用户所属用户组中添加该自定义策略权限。 在用户组页面，单击子用户所属用户组的名称，进入用户组详情页。 图5 进入用户组详情 在授权记录页签下，单击“授权”，选择您刚才创建的自定义策略及授权方案。
数据特征分析 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”，进入“数据集”管理页面。 选择对应的数据集，单击操作列的“更多 > 数据特征”，进入数据集概览页的数据特征页面。 您也可以在单击数据集名称进入数据集概览页后，单击“数据特征”页签进入。 由于发布后的数据集
-R /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId 关闭VS Code，重新从Notebook实例列表页面打开VS Code（注意：需要关闭本地vscode，否则可能会报多个安装进程正在运行中）。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
同时需清理运行Notebook实例时存储到云硬盘中的数据和其他存储到对象存储服务中的数据，以免继续扣费。 您可以在“费用中心 > 总览”页面设置“可用额度预警”功能，当可用额度、通用代金券和现金券的总额度低于预警阈值时，系统自动发送短信和邮件提醒。 当产生欠费后，请您及时充值使可用额度大于0。
-R /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId 关闭VS Code，重新从Notebook实例列表页面打开VS Code（注意：需要关闭本地vscode，否则可能会报多个安装进程正在运行中）。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 镜像版本
local/share/jupyter/kernels/sfs-new-env”为举例，请以用户实际的安装路径为准。 图1 安装路径回显 刷新JupyterLab页面，可以看到新的kernel。 重启Notebook后kernel需要重新注册。 克隆原有的虚拟环境到SFS盘 # shell conda create
我的商品”查看在售卖的商品。 如果您是买家，您可以在云商店搜索、购买商品，已经购买的商品将展示在“云商店 > 买家中心 > 已购买的服务”页面。 在AI Gallery内订阅的免费商品只展示在AI Gallery的“我的订阅”中，不会展示在AI云商店的“买家中心”中。 云商店当前
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