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各模型训练需要的启动脚本，训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 # 自动生成数据目录结构 |── processed_for_input #目录结构会自动生成，无需用户创建 |── ${model_name}
/mindie-service/ ./bin/mindieservice_daemon 执行命令后出现“Daemon start success!”，表示服务成功启动。 步骤六：调用 调用DeepSeek-V3 curl -ik -H 'Content-Type: application/json'
行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境
0606190017-b881580 镜像发布到SWR，从SWR拉取 固件驱动：23.0.5 CANN：cann_8.0.rc2 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC2 如果用到CCE，版本要求是CCE
0); bash xxxx_train.sh" # xxxx_train.sh换成实际训练脚本路径 resources: requests: huawei.com/ascend-1980:
统一镜像Runtime的命名规范：<AI引擎名字及版本> - <硬件及版本：cpu或cuda或cann> - <python版本> - <操作系统版本> - <CPU架构> 当前支持自定义模型启动命令，预置AI引擎都有默认的启动命令，如非必要无需改动 表1 支持的常用引擎及其Runtime以及默认启动命令
py --skip-torch-cuda-test --port 30028 --enable-insecure-extension-access --listen --log-startup --disable-safe-unpickle --skip-prepare-environment
【必改】训练时指定的输入原始数据路径。请根据实际规划修改。用户根据训练情况二选一； USER_PROCESSED_DATA_DIR /home/ma-user/ws/process_data 【可选】如已有预处理完成数据可指定此目录，训练过程中会优先加载此目录，跳过数据预处理过程；默认无此参数。
【必改】训练时指定的输入原始数据路径。请根据实际规划修改。用户根据训练情况二选一； USER_PROCESSED_DATA_DIR /home/ma-user/ws/process_data 【可选】如已有预处理完成数据可指定此目录，训练过程中会优先加载此目录，跳过数据预处理过程；默认无此参数。
各模型训练需要的启动脚本，训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 # 自动生成数据目录结构 |── processed_for_input #目录结构会自动生成，无需用户创建 |── ${model_name}
py --port 8183 --skip-torch-cuda-test --enable-insecure-extension-access --listen --log-startup --disable-safe-unpickle --api 等待克隆仓库，下载依赖模型，启动成功后显示如图1所示。
各模型训练需要的启动脚本，训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 # 自动生成数据目录结构 |── processed_for_input #目录结构会自动生成，无需用户创建 |── ${model_name}
0727152329-0f2c29a 镜像发布到SWR，从SWR拉取 固件驱动：23.0.6 CANN：cann_8.0.rc2 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0 MindSpore：MindSpore 2.3.0 FrameworkPTAdapter：6
"infer_address" : "$ref/consumptions/service_step/service_output/access_address" } } ], "used_steps" : [ "service_step2" ] }
脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境
ingStep、DatasetImportStep、ReleaseDatasetStep、JobStep、ModelStep、ServiceStep、ConditionStep等，详情请见创建Workflow节点。 Data 数据对象用于节点的输入，主要可分为以下三种类型： 真实的数据对象，在工作流构建时直接指定：
0829092203-4ccf328 镜像发布到SWR，从SWR拉取 固件驱动：23.0.6 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
训练作业启动前下载数据、模型、代码。 训练作业运行中上传日志、模型。 建议配置。 操作步骤 本案例场景为单机单卡场景下创建训练作业，数据和代码存储在OBS服务的并行文件系统下，创建自定义镜像训练作业。 使用主用户账号登录管理控制台，单击右上角用户名，在下拉框中选择“统一身份认证”，进入统一身份认证（IAM）服务。
脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境
配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 使用Opencompass精度测评工具 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_too
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