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X86/ARM，自有软件是否支持ARM。 例如：4个推理模型在ARM上运行，6个推理模型在X86上运行。 - 当前使用的操作系统及版本 当前推理业务的操作系统及版本，如：Ubuntu 22.04。 是否使用容器化运行业务，以及容器中OS版本，HostOS中是否有业务软件以及HostOS的类型和版本。
order_id == 1: return datetime.strptime("2024-09-01 18:30", "%Y-%m-%d %H:%M") elif order_id == 2: return datetime.strptime("2024-10-20
当前版本只支持使用llm-compressor工具的W8A8量化和AWQ量化 Lora Adapters 参考vllm介绍使用 _ _ Structured Outputs 参考vllm介绍使用Structured Outputs --guided-decoding-backend=xgrammar _ Tool Calling
zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如SFS Turbo的路径：/mnt/sfs_turbo目录下，以下都以/mnt/sfs_turbo为例，请根据实际修改。 unzip AscendCloud-*.zip 上传tokenizers文件到工作目录中的/mnt/sfs_turbo/tokenizers
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算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以默认项目为单位进行授权，用户可以访问您账号中该
弹性文件系统配置对等连接？ 配置训练专属资源池与SFS弹性文件系统的对等连接，需要资源池打通VPC，使得资源池与SFS弹性文件系统所配置的VPC相同。配置完成后，在创建训练作业时，就可以看到SFS的配置选项。 打通VPC步骤请参考打通VPC。 专属资源池关联SFS Turbo显示异常如何处理？
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 将数据预热到SFS Turbo 准备镜像 父主题： Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
资源池 创建资源池失败 Standard资源池节点故障定位 资源池推理服务一直初始化中如何解决 专属资源池关联SFS Turbo显示异常
创建用户组并加入用户。 创建自定义策略。 使用管理员账号登录控制台，单击右上角用户名，在下拉框中选择“统一身份认证”，进入IAM服务。 图2 登录控制台 创建自定义策略1，赋予用户IAM和OBS服务权限。在统一身份认证服务控制台的左侧菜单栏中，选择“权限管理> 权限”。单击右上角“创建自定义策略”，
点续训 企业在具体使用大模型接入企业应用系统的时候，不仅要考虑模型体验情况，还需要考虑模型具体的精度效果，和实际应用成本。 MaaS提供灵活的模型开发能力，同时基于昇腾云的算力底座能力，提供了若干保障客户商业应用的关键能力。 保障客户系统应用大模型的成本效率，按需收费，按需扩缩的
基本配置 权限配置 创建网络 专属资源池VPC打通 ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中创建ma-user和ma-group obsutil安装和配置 （可选）工作空间配置 父主题： 专属资源池训练
command: ["/bin/sh", "-c"] args: - cd /mnt/sfs_turbo/llm_train/AscendFactory; sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b
仅需要修改预训练中的多机训练执行命令即可 - name: main args: - cd /mnt/sfs_turbo/llm_train/AscendSpeed; sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b
仅需要修改预训练中的多机训练执行命令即可 - name: main args: - cd /mnt/sfs_turbo/llm_train/AscendSpeed; sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b
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