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ok { fmt.Printf("Failed to get watcher chan: %v\n", err) return } node := event.Object
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。
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。
剪枝 FASP (Fast and Accurate Structured Pruning) 剪枝 FASP剪枝是一种结构化稀疏剪枝方法，能有效降低模型显存以及需要部署的资源依赖，减小推理过程中的计算量，降低增量推理时延，提升吞吐。
剪枝 FASP (Fast and Accurate Structured Pruning) 剪枝 FASP剪枝是一种结构化稀疏剪枝方法，能有效降低模型显存以及需要部署的资源依赖，减小推理过程中的计算量，降低增量推理时延，提升吞吐。
c - /mnt/deepseek/scripts/health.sh initialDelaySeconds: 2400 # 容器启动后，开始探测vllm服务的时长，需要根据sfs_turbo
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。
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。
图3 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。 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。
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”。
Senna是一种结合了大型视觉语言系统（Senna-VLM）和端到端模型（Senna-E2E）的自动驾驶系统。端到端模型虽然有着强大的规划能力，但是在面对复杂场景的规划表现不佳，大型视觉-语言模型（LVLM）在场景理解和推理方面表现出色，但是不适合精确的数值预测。
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。
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。
可参考权限管理文档修改SFS Turbo权限。 图9 输入数据设置完成界面 设置训练输出路径：新建“output”文件夹设置为输出。（如果本地有output文件夹，无需新建） 只有文件夹下才支持新建文件夹，除项目根目录以外，其他文件夹需展开才能添加文件夹。
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。
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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