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/llm_tools/PD_separate python draw_picture_4graph_p90.py \ --ttft-threshold 2000 \ --tpot-threshold 50 \ --requests-num 300 \ --data-root .
所有中国大陆境内下沉POD区的服务均遵守国家《互联网信息服务管理办法》要求。 父主题： 安全
本方案使用K8s管理算力资源，因此您需要对K8s的工作负载、服务等基础知识有一定的了解 ，并能熟练使用K8s的相关命令。 本方案使用K8s容器网络方式部署，因此您对业务的访问需要基于K8s的服务。
选择对应的云服务区域例如：华北-北京四，需要确保您选择的区域与您的管理控制台所在的区域一致。 进入“下载详情”页面，填写以下参数。 下载方式：ModelArts数据集。 目标区域：华北-北京四。 数据类型：系统会根据您的数据集，匹配到相应的数据类型。
请注意，使用此命令将会检查您系统中已安装的软件包并更新至最新版本。
如果想删除Notebook实例以释放资源，请登录ModelArts管理控制台，在Notebook管理页面进行删除。
宿主机和容器使用不同的大文件系统，dir为宿主机中文件目录，${container_model_path}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。
通过获取JobStep输出的相关metric指标信息实现 from modelarts import workflow as wf # 构建一个OutputStorage对象，对训练输出目录做统一管理 storage = wf.data.Storage(name="storage_name
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。 Ascend-vLLM版本 本方案支持vLLM的v0.6.3版本。
在训练管理的“创建算法”页面，来源于AI Gallery中订阅的算法不支持另存为新算法。 训练作业卡死检测目前仅支持资源类型为GPU的训练作业。 仅使用新版专属资源池训练时才支持设置训练作业优先级。公共资源池和旧版专属资源池均不支持设置训练作业优先级。
高 建议置操作系统恢复，重置操作系统之前请确保您的数据已备份。
根据不同的操作系统选择不同的安装包。 创建Notebook实例。 ModelArts管理控制台，单击左侧导航“开发环境 > Notebook”，然后单击“创建”。
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。 Ascend-vLLM版本 本方案支持vLLM的v0.7.2版本。
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。 SSH登录机器后，检查NPU卡状态。
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。 SSH登录机器后，检查NPU卡状态。
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。 SSH登录机器后，检查NPU卡状态。
表1 参数设置 参数 说明 温度/Temperature 设置推理温度。 数值较高，输出结果更加随机。 数值较低，输出结果更加集中和确定。 取值范围：0~2 默认值：0.7 核采样/top_p 设置推理核采样。调整输出文本的多样性，数值越大，生成文本的多样性就越高。
CANN：cann_8.0.rc3 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0、pytorch_2.2.0 MindSpore：MindSpore 2.3.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC3 如果用到CCE，版本要求是CCE Turbo
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。 Ascend-vLLM版本 本方案支持vLLM的v0.6.3版本。
ModelArts提供了团队标注功能，可以由多人组成一个标注团队，针对同一个数据集进行标注管理。 团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”、“语音分割”类型的数据集。
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