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将权重文件上传到集群节点机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 Step2 配置pod 在节点自定义目录${node_path}下创建config
将权重文件上传到集群节点机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 Step2 配置pod 在节点自定义目录${node_path}下创建config
0_POC_20251231 https://gitee.com/ascend/msit.git 进入到msit/msmodelslim的目录；并在进入的msmodelslim目录下，运行安装脚本install.sh。 cd msit/msmodelslim bash install.sh 执行inst
查看当前GPU裸金属服务器的安全组的入方向规则的配置，发现仅开通了TCP协议的22端口。 ping命令是一种基于ICMP协议（Internet Control Message Protocol）的网络诊断工具，利用ICMP协议向目标主机发送数据包并接收返回的数据包来判断网络连接质量。当安全组的入方向
当您需要修改训练作业的算法时，可以在训练作业详情页面右上角，单击“另存为算法”。 在“创建算法”页面中，会自动填充上一次训练作业的算法参数配置，您可以根据业务需求在原来算法配置基础上进行修改。 订阅算法不支持另存为算法。 重建训练作业 当对创建的训练作业不满意时，您可以单击操作列的重建，重新
base块：基础配置块，主要为公共配置参数 ModelName块：该模型所需配置的参数，如qwen2.5-7b块 exp_name：实验块，训练策略-序列长度所需参数配置 样例yaml文件仅展示常用实验配置，如需其他配置需根据样例自行添加。 图1 yaml样例 根据以下步骤修改yaml文件：
AI引擎选择Custom，引擎包选择步骤3构建的镜像。 图3 创建模型 将创建的模型部署为在线服务，大模型加载启动的时间一般大于普通的模型创建的服务，请配置合理的“部署超时时间”，避免尚未启动完成被认为超时而导致部署失败。 图4 部署为在线服务 调用在线服务进行大模型推理，请求路
动工作流。在当前节点的运行状况页面，单击“重试”。在重试之前您也可以前往权限管理页面修改配置，节点重试启动后新修改的配置信息可以在当前执行中立即生效。 停止 单击指定节点查看详情，可以对运行中的节点进行停止操作。 继续运行 对于单个节点中设置了需要运行中配置的参数时，节点运行会处
# 安装量化模块的脚本 ... 具体操作如下： 配置环境。 cd llm_tools/AutoSmoothQuant/ sh build.sh 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。
# 安装量化模块的脚本 ... 具体操作如下： 配置环境。 cd llm_tools/AutoSmoothQuant/ sh build.sh 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。
从OBS中导入模型文件创建模型时，模型文件包需符合ModelArts的模型包规范，推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求。 本章节提供针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例（包含推理代码示例）。模型推理代码编写的通用方法及说明请见模型推理代码编写说明。 Tensorflow
<cfgs_yaml_file>：性能测试配置的yaml文件地址，指代码目录中performance_cfgs.yaml相对或绝对路径，此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径，用户可自行修改，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下：
Step3 安装云端Python插件 在新打开的VS Code界面，单击左侧列表的Extensions选项，在搜索框中输入Python，在下拉列表中单击“Install”进行安装。 图8 安装云端Python插件 如果安装云端的Python插件不成功时，建议通过离线包的方式安装。具体操
运行Docker的机器上使用。 Kubernetes Kubernetes是一个开源的容器编排部署管理平台，用于管理云平台中多个主机上的容器化应用。Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，Kubernetes提供了应用部署、规划、更新、维护的一种机制。使用Lite
├── build.sh # 安装量化模块的脚本 ... 具体操作如下： 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
├── build.sh # 安装量化模块的脚本 ... 具体操作如下： 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
说明。 bf16，配置以下参数。 bf16: true fp16，相比bf16还需配置loss scale参数，配置如下。 设置fp16为True。 fp16: true 修改deepspeed的"loss_scale"参数，配置如下。 修改ZeRO优化器配置文件，如ZeRO2命令如下。
更新dataset_info.json 文件。 Step2 修改训练yaml文件配置 LlamaFactroy配置文件为yaml文件，启动训练前需修改yaml配置文件，yaml配置文件在代码目录下的{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml。修改详细步骤如下所示：
├── build.sh # 安装量化模块的脚本 ... 具体操作如下： 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
├── build.sh # 安装量化模块的脚本 ... 具体操作如下： 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
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