00。 disk_io：两个采集间隔内的磁盘I/O延迟。 network_io：两个采集间隔内的网络I/O延迟。 threadpool_usage：线程池使用率。 threadpool_hang_rate：线程池group处于hang状态的比例。 max_length int 采集队列长队。

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restart_count int 同一后台线程异常重复注册同一喂狗任务名的次数，该参数在任务调用取消注册喂狗任务接口后清零。 timeout_action text 注册任务时指定的超时处理动作。当前提供的处理动作如下： WATCHDOG_REPORT_WARNING：超时定位定界提示。

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当需要从训练中断的位置接续训练，只需要加载checkpoint，并用checkpoint信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码，用于读取前一次训练保存的预训练模型。 训练过程 断点续训脚本qwen.sh，存放在“xxx-Ascend/llm_train/A

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lityInspection 接口功能 智能实训接口，在Lodas上部署并训练实训模型后，通过智能IVR中的业务接口调用，将用户语音文本信息发送给LODAS，获取智能引擎将评分结果。借助智能化能力，建设一体化系统，实现客户机器人仿真来电实训、答复准确率自动评估、操作准确性自动评估

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成（NLG）任务的SOTA模型开发与应用。 支持的模型结构框架 AI Gallery的Transformers库支持的开源模型结构框架如表1所示。 表1 支持的模型结构框架 模型结构 PyTorch MindSpore GPU 昇腾 Llama 支持 不支持 支持 支持 Bloom

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续训练。 当需要从训练中断的位置接续训练，只需要加载checkpoint，并用checkpoint信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码，使能读取前一次训练保存的预训练模型。 断点续训练操作过程 GLM3-6B的断点续训脚本glm3_base.s

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从OBS中导入AI应用文件创建模型 针对使用常用框架完成模型开发和训练的场景，可以将您的模型导入至ModelArts中，创建为AI应用，并进行统一管理。 约束与限制 针对创建AI应用的模型，需符合ModelArts的模型包规范，推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求，详细

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开启卡片区域右上角的开关。 单击卡片区域右下角的开关，在弹出的“技能设置”对话框中选择需要使用的技能版本。 此时，应用已具备基础的对话能力，可以回答已配置的语料内容。 图4 配置应用需要的技能 单击右上方的“保存配置”。界面提示“保存成功”，回到“应用配置”页面。 单击界面右上方的“保存修

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户训练作业的长稳运行 提供训练作业断点续训与增量训练能力，即使训练因某些原因中断，也可以基于checkpoint接续训练，保障需要长时间训练的模型的稳定性和可靠性，避免重头训练耗费的时间与计算成本 支持训练数据使用SFS Turbo文件系统进行数据挂载，训练作业产生的中间和结果等数据可以直接高速写入到SFS

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在模型广场查看模型 在模型广场页面，ModelArts Studio大模型即服务平台提供了丰富的开源大模型模板，在模型详情页可以查看模型的详细介绍，根据这些信息选择合适的模型模板，用于创建模型。 访问模型广场 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts

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获取模型的统计信息 功能介绍 输入指定模型的统计时间区间（开始时间和结束时间），即可获取该模型的统计数据，包含创建实例、删除实例、软删除实例和更新实例的数据。在调用该接口前请确保数据模型具有“系统版本”功能。 接口约束 功能列表勾选了系统版本的模型可以使用该接口。 URI POST

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更新模型服务的单个属性 功能介绍 更新模型服务的单个属性，目前只支持instance_count(更新模型服务实例数量)，仅运行中、告警、异常状态下的在线服务可以执行该操作。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生

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资源变更的消息通知模型 资源变更的消息通知模型 表1 资源变更的消息通知模型 参数 参数类型 描述 notification_type String 消息通知类型。此处的消息通知类型为“ResourceChanged”。 notification_creation_time String

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temperature 否 1.0 Float 控制采样的随机性的浮点数。较低的值使模型更加确定性，较高的值使模型更加随机。“0”表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如，设置为["你"，"好"

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tShape，用于模型的格式的编译与转换，可以在netron官网进行查看，或者对于模型结构中的输入进行shape的打印，并明确输入的batch。 一般来说，推理时指定的inputShape是和用户的业务及推理场景是紧密相关的，可以通过原始模型推理脚本或者网络模型进行判断。需要把N

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Llama2（Large Language Model Meta AI）是由Meta AI发布的新一代大语言系列模型，上下文长度由Llama的2048扩展到了4096，可以理解和生成更长的文本。Llama2包含了70亿、130亿和700亿参数的模型，即：Llama2-7B、Llama2-13B、Llama2-70B。

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”训练的模型。 华为HiLens 只能导入ModelArts中训练的模型文件，不能导入ModelArts的模型。 导入（转换）模型 在HiLens Studio界面左侧，单击。 页面左侧将显示您在ModelArts训练好的模型列表。 图1 模型列表 选择待导入、转换的模型，单击“

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文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite DevServer。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc2。 确保容器可以访问公网。 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型 序号 支持模型 支持模型参数量 1 llama2

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练。 当需要从训练中断的位置接续训练，只需要加载checkpoint，并用checkpoint信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码，用于读取前一次训练保存的预训练模型。 断点续训练操作过程 Llama2-70B的断点续训脚本llama2.sh，

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AI智能生成 使用智能助手自动生成组合应用：智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习，理解用户输入的集成业务需求，匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器，生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题：

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边上权重，取值为空或字符串， 当图中的边没有配置该属性时，算法会报错。 空：边上的权重、距离默认为“1"。 字符串：对应的边上的属性将作为权重。 OD_pairs和seeds参数二选一，当OD_pairs和seeds同时输入时，以OD_pair为准，忽略seeds。 响应参数 参数

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