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context def __call__(self, **kwargs): if not self.use_ascend: return self.onnx_runtime_model(**kwargs) inputs
图5 设置推理参数 表4 参数设置 参数 说明 取值样例 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。 1 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。
切换或者重置操作系统。 服务器在进行过“切换或者重置操作系统”操作后，EVS系统盘ID发生变化，和下单时订单中的EVS ID已经不一致， 因此EVS系统盘将不支持扩容，并显示信息：“当前订单已到期，无法进行扩容操作，请续订”。
field.Please provide details for this character, including their Name, Age, preferred Armor, Weapon, and Strength", "max_tokens": 200, "temperature
高危操作风险等级说明： 高：对于可能直接导致业务失败、数据丢失、系统不能维护、系统资源耗尽的高危操作。 中：对于可能导致安全风险及可靠性降低的高危操作。 低：高、中风险等级外的其他高危操作。
多机场景如果没有挂载共享存储如SFS Turbo，需要将多机上的profiling复制至同一个目录下才能进行性能分析，这个操作相对较为繁琐且耗时。使用ModelArts时推荐挂载共享网盘如sfs turbo，既能加快训练数据的读取速度又能用于存放性能profiling数据。
管理AI Gallery模型 编辑模型介绍 资产发布上架后，准确、完整的资产介绍有助于提升资产的排序位置和访问量，能更好的支撑用户使用该资产。 在模型详情页，选择“模型介绍”页签，单击右侧“编辑介绍”。 编辑模型基础设置和模型描述。 表1 模型介绍的参数说明 参数名称 说明 基础设置
图4 上传成功 上传本地大文件（100MB~50GB）至JupyterLab 对于大小超过100MB不超过50GB的文件可以使用OBS中转，系统先将文件上传至OBS（对象桶或并行文件系统），然后从OBS下载到Notebook。
系统运行架构选择“ARM”。 图2 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 若权重文件大于60G，创建AI应用会报错，提示模型大于60G，请提工单扩容。
storage_type 否 String 挂载类型sfs_turbo极速文件系统挂载。 source_address 否 String 挂载源路径，挂载为极速文件时为sfs turbo id。
FASP (Fast and Accurate Structured Pruning) 一种针对LLM进行结构化剪枝的算法，可以减少大模型对于内存和计算资源的需求，提升推理速度，同时其具备比较高的剪枝速度。
file_path = os.path.join(fp8_path, file_name) loaded_files[file_name] = load_file(file_path, device="cpu") return
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_work_dir}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。
“智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。
账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后，会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统进行结算。按需计费模式产品根据使用量类型的不同，分为按小时、按天、按月三种周期进行结算，具体扣费规则可以参考按需产品周期结算说明。
无条件自动重启是指当训练作业失败时，不管什么原因系统都会自动重启训练作业，提高训练成功率和提升作业的稳定性。为了避免无效重启浪费算力资源，系统最多只支持连续无条件重启3次。 为了避免丢失训练进度、浪费算力，开启此功能前请确认代码已适配断点续训，操作指导请参见设置断点续训练。
当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。
当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。
当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。
当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图3 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。
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