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虚拟私有云可以为您构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境，操作指导请参考创建虚拟私有云和子网。 购买弹性云服务器ECS 如果您需要在服务器上部署相关业务，较之物理服务器，弹性云服务器的创建成本较低，并且可以在几分钟之内快速获得基于云服务平台的弹性云服务器设施，并且这些基础设施是弹性的，可以根
cann_8.0.rc2 不同软件版本对应的基础镜像地址不同，请严格按照软件版本和镜像配套关系获取基础镜像。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.3.2版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表3所示。 表3 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 支持vLLM
自动化搜索作业的yaml配置路径，需要提供一个OBS路径。 autosearch_framework_path String 自动化搜索作业的框架代码目录，需要提供一个OBS路径。 command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。可填code_dir。 parameters
本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-905-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 system：系统提
能测试方法？ 如何将Ubuntu20.04内核版本从低版本升级至5.4.0-144-generic？ 如何禁止Ubuntu 20.04内核自动升级？ 哪里可以了解Atlas800训练服务器硬件相关内容 使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项？ GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA？
__mul__.2在forward计算阶段的第一个input存在偏差。 追溯代码实现是下图中noise变量使用torch.rand_like ()作noise变量的初始化 (下图第730行)。由于torch.rand_like()该函数会根据输入的input构造同样size、dtype
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 必须修改，指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。
running”状态代表启动成功。 kubectl get pod -A 进入容器，{pod_name}替换为您的pod名字（get pod中显示的名字），{namespace}替换为您的命名空间（默认为default）。 kubectl exec -it {pod_name} bash -n
本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.912-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
]，列表中元素model_instance对象即为本章节描述的模型管理，可调用模型接口。 支持按照检索参数查询模型列表，返回满足检索条件的模型list，检索参数如表1所示。 在查询列表时，返回list的同时，会打印模型列表的详细信息，如表2和表3所示。 当前支持最大获取150个模型对象。
授权范围。此处的“Policy1”为项目级云服务、“Policy2”为全局级云服务。了解更多。 将自定义策略授权给开发者用户组user_group。 在统一身份认证服务控制台的左侧菜单栏中，选择“用户组”。在用户组页面单击对应用户组名称user_group操作列的“授权”，勾选策
自动化搜索作业的yaml配置路径，需要提供一个OBS路径。 autosearch_framework_path String 自动化搜索作业的框架代码目录，需要提供一个OBS路径。 command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。可填code_dir。 parameters
两大类任务。可通过指定请求体中的复合参数“template”的“id”字段来创建某类任务。 “特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征，如模糊度、亮度进行分析，并绘制可视化曲线，帮助处理数据集。 “数据处理”是指从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的
本示例仅用于示意Ascend容器镜像制作流程，且在匹配正确的Ascend驱动/固件版本的专属资源池上运行通过。 准备一台Linux aarch64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并
检查依赖包路径是否能被识别 检查训练作业使用的资源规格是否正确 建议与总结 检查依赖包是否存在 如果依赖包不存在，您可以使用以下两种方式完成依赖包的安装。 方式一（推荐使用）：在创建我的算法时，需要在“代码目录”下放置相应的文件或安装包。 请根据依赖包的类型，在代码目录下放置对应文件： 依赖包为开源安装包时
UTC'的毫秒数。 source_location String 模型所在的OBS路径。 source_job_id String 来源训练作业的ID。 source_job_version String 来源训练作业的版本。 source_type String 模型来源的类型。
-max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后在等待池等候处理。 --max-model-len：推理时最大输入+最大输出tokens数量，输入超过该数量会直接返回。max-model-len的值必须小于config.json文件中的"seq_length"的值，否则推理预测会报错。不
rLab中下载大于100MB的文件到本地。 从JupyterLab中下载不大于100MB的文件至本地 在JupyterLab文件列表中，选择需要下载的文件，单击右键，在操作菜单中选择“Download”下载至本地。 下载的目的路径，为您本地浏览器设置的下载目录。 图1 下载文件
top_k 否 -1 Int 控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。
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