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名字，单击OK。 配置完成后，单击Test Connection测试连通性。 选择Yes，显示Successfully connected表示网络可以连通，单击OK。 在最下方再单击OK保存配置。 图2 配置SSH Step2 获取开发环境预置虚拟环境路径 单击“Tools > Start
ore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 产品形态 ModelArts提供多种产品形态，如下表所示。 表1 ModelArts产品形态介绍 产品形态 产品定位 使用场景 ModelArts Standard 面向AI开发者的一站式开发平台，
conversations：包含一系列对话对象，每个对象都由发言者(from)和发言内容(value)组成。 from：表示对话的角色，可以是"human"（人类）或"gpt"（机器），表示是谁说的这句话。 value：具体的对话内容。 system：系统提示词，用来为整个对话设定场景或提供指导原则。
--enable-lora表示开启lora挂载。 --lora-modules后面添加挂载的lora列表，要求lora地址权重是huggingface格式，当前支持QKV-proj、O-proj、gate_up_proj、down_proj模块的挂载。 --max-lora-rank表示挂载lo
TP 8 表示张量并行。对应训练参数 tensor-model-parallel-size 。 PP 4 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。对应训练参数 pipeline-model-parallel-size 。 CP 1 表示contex
表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 8 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 CP 1 表示context并行，默认为1。应用于训练长序列文本的模型。若训练时SEQ_LEN超过32768长度，则推荐增加CP值（CP
--enable-lora表示开启lora挂载。 --lora-modules后面添加挂载的lora列表，要求lora地址权重是huggingface格式，当前支持QKV-proj、O-proj、gate_up_proj、down_proj模块的挂载。 --max-lora-rank表示挂载lo
--enable-lora表示开启lora挂载。 --lora-modules后面添加挂载的lora列表，要求lora地址权重是huggingface格式，当前支持QKV-proj、O-proj、gate_up_proj、down_proj模块的挂载。 --max-lora-rank表示挂载lo
集群的配置使用需要用户具备一定的知识背景，包括但不限于Kubernetes基础知识、网络知识、存储和镜像知识。 配置流程 图1 Lite Cluster资源配置流程图 表1 Cluster资源配置流程 配置顺序 配置任务 场景说明 1 配置Lite Cluster网络 购买资源池后，需要弹性公网IP并进行网络
export USE_VOCAB_PARALLEL=1 # 是否使用词表并行；默认值为1表示开启并行，取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型（如llama2系模型），关闭并行可以减少推理时延，对于词表较大的模型（如qwen系模型），开启并行可以减少显存占用，以提升推理吞吐量。
页面进行查看。 方便用户更清楚的了解服务部署和运行过程，遇到任务异常时，更加准确的排查定位问题。可查看的事件点包括： 表1 事件 事件类型 事件信息（“XXX”表示占位符，以实际返回信息为准） 解决方案 正常 开始部署服务。 Start to deploy service. - 异常
如果验证自定义镜像功能成功，结果如下图所示。 图3 校验接口 上传自定义镜像至SWR服务。 完成自定义镜像上传后，您可以在“容器镜像服务>我的镜像>自有镜像”列表中看到已上传镜像。 将自定义镜像创建为模型 参考从容器镜像中选择元模型导入元模型，您需要特别关注以下参数： 元模型来源：选择“从容器镜像中选择”
支持random、sharegpt、human-eval三种输入。random表示构造随机token的数据集进行测试；sharegpt表示使用sharegpt数据集进行测试；human-eval数据集表示使用human-eval数据集进行测试。注意：当输入为sharegpt或hu
表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 8 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 CP 1 表示context并行，默认为1。应用于训练长序列文本的模型。若训练时SEQ_LEN超过32768长度，则推荐增加CP值（CP
conversations：包含一系列对话对象，每个对象都由发言者(from)和发言内容(value)组成。 from：表示对话的角色，可以是"human"（人类）或"gpt"（机器），表示是谁说的这句话。 value：具体的对话内容。 system：系统提示词，用来为整个对话设定场景或提供指导原则。
支持random、sharegpt、human-eval三种输入。random表示构造随机token的数据集进行测试；sharegpt表示使用sharegpt数据集进行测试；human-eval数据集表示使用human-eval数据集进行测试。注意：当输入为sharegpt或hu
源和Ascend Snt9B。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.911软件包中的AscendCloud-CV-6.3.911-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取
Cluster。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化
--enable-lora表示开启lora挂载。 --lora-modules后面添加挂载的lora列表，要求lora地址权重是huggingface格式，当前支持QKV-proj、O-proj、gate_up_proj、down_proj模块的挂载。 --max-lora-rank表示挂载lo
TP 8 表示张量并行。对应训练参数 tensor-model-parallel-size 。 PP 4 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。对应训练参数 pipeline-model-parallel-size 。 CP 1 表示contex
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