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准备代码 本教程中用到的训练、推理代码如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
目标区域：华北-北京四。 数据类型：系统会根据您的数据集，匹配到相应的数据类型。例如本案例使用的数据集，系统匹配为“图片”类型。 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关信息，或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录，且此目录不能与输入位置一致，也不能为输入位置的子目录。
自定义容器在ModelArts上训练和本地训练的区别如下图： 图1 本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下： 建议使用OBSutil作为和OBS交互的工具，如何在本机安装obsutil可以参考obsutil安装和配置。
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单击目标服务名称，进入服务详情页面。 您可以查看服务的“名称”、“状态”等信息，详情说明请参见表1。 表1 批量服务参数 参数 说明 名称 批量服务名称。 服务ID 批量服务的ID。 状态 批量服务当前状态。 任务ID 批量服务的任务ID。 实例规格 批量服务的节点规格。 实例数 批量服务的节点个数。 任务开始时间
在假定是Ring算法的情况下计算出来的。 计算公式是有假设的： 总线带宽 = 算法带宽 * 2 ( N-1 ) / N ，算法带宽 = 数据量 / 时间 但是这个计算公式的前提是用Ring算法，Tree算法的总线带宽不可以这么计算。 如果Tree算法算出来的总线带宽相当于是相对R
--w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以
--w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以
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String 算法选择的自定义镜像地址。 表37 FlavorResponse 参数 参数类型 描述 flavor_id String 资源规格的ID。 flavor_name String 资源规格的名称。 max_num Integer 资源规格的最大节点数。 flavor_type String
持多个模型服务实例，同时支持模型并行，如 0,1:2,3 默认0卡。 QUANTIZATION：为量化选项，不传入默认为None即不启用量化；支持w4a16，需配套对应的权重使用。 GPU_MEMORY_UTILIZATION：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0
准备代码 本教程中用到的训练、推理代码如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
新训练如未解决则执行下一步。 - ZeRO-0 数据分布到不同的NPU - ZeRO-1 Optimizer States分布到不同的NPU - ZeRO-2 Optimizer States、Gradient分布到不同的NPU - ZeRO-3 Optimizer States、Gradient、Model
ss使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤5进行评测。 # WARNING #
ss使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤进行评测。 # WARNING # This
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