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MA-Advisor性能调优建议工具使用指导 MA-Advisor是一款迁移性能问题自动诊断工具，其集成了昇腾自动诊断工具msprof-analyze，并在ModelArts Standard的Jupyter lab平台进行了插件化，能快速分析和诊断昇腾场景下PyTorch性能劣化问题并给出相关调优建议
在JupyterLab中创建定时任务 ModelArts Notebook支持创建定时任务。本文档介绍了如何创建定时任务、一键运行Notebook文件，从而提高工作效率。 功能亮点 一键运行：允许用户一键运行Notebook文件，无需逐个执行Cell。 定时任务调度：允许用户设置定时执行代码块的时间和频率
剪枝 什么是剪枝 剪枝是一种大模型压缩技术的关键技术，旨在保持推理精度的基础上，减少模型的复杂度和计算需求，以便大模型推理加速。 剪枝的一般步骤是：1、对原始模型调用不同算法进行剪枝，并保存剪枝后的模型；2、使用剪枝后的模型进行推理部署。 常用的剪枝技术包括：结构化稀疏剪枝、半结构化稀疏剪枝
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 Git下载代码时报错 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 Git下载代码时报错 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 工作负载Pod异常 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 Git下载代码时报错 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示： 图1 训练性能测试流程 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定。 单机<可选>： # 默认8卡 benchmark-cli train
使用SmoothQuant量化工具转换权重 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 LLama2模型 在当前的软件版本中，由于transformers的版本过高（
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 工作负载Pod异常 mc2融合算子报错 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38
使用SmoothQuant量化工具转换权重 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例，使用训练作业运行：0_pl_pretrain_13b.sh 训练脚本后，脚本检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh
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