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/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明 $1 hf2hg、mg2hf 运行 2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下：
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明 $1 hf2hg、mg2hf 运行 2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下：
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明 $1 hf2hg、mg2hf 运行 2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下：
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明 $1 hf2hg、mg2hf 运行 2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下：
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明 $1 hf2hg、mg2hf 运行 2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下：
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明 $1 hf2hg、mg2hf 运行 2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下：
default="NCHW", enum_list=["NCHW", "NHWC"], description="输入数据类型，NHWC表示channel在最后，NCHW表channel在最前，默认值NCHW（速度有提升）")), wf.AlgorithmParamet
Snt9B和300IDUO。 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-6.3.912软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.912-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
default="NCHW", enum_list=["NCHW", "NHWC"], description="输入数据类型，NHWC表示channel在最后，NCHW表channel在最前，默认值NCHW（速度有提升）")), wf.AlgorithmParamet
JobStep的输入在运行时配置；data字段也可使用data=wf.data.OBSPath(obs_path="fake_obs_path")表示 outputs=wf.steps.JobOutput(name="train_url",
docker run -ti -d -v /mnt/sfs_turbo:/sfs my_deeplearning_image:v1 上述命令表示把宿主机的"/mnt/sfs_turbo"目录挂载到容器的"/sfs"目录，在宿主机和容器对应目录的所有改动都是实时同步的。 分析错误时：
py”中，需要添加一个子类，该子类继承对应模型类型的父类，各模型类型的父类名称和导入语句如表1所示。导入语句所涉及的Python包在ModelArts环境中已配置，用户无需自行安装。 表1 各模型类型的父类名称和导入语句 模型类型 父类 导入语句 TensorFlow TfServingBaseService
输入数据：编译后的模型提供了predict接口用户执行模型推理任务，Inputs输入为List Tensor，这里的Tensor是MSLite的概念，具体的列表长度和tensor类型由转换时的InputShape来确定，由于后端指定了ascend，这些tensor都是在昇腾设备的显存中，用户需要在对
ModelArts入门实践 本章节列举了一些常用的实践案例，方便您快速了解并使用ModelArts完成AI开发。 表1 常用最佳实践 分类 实践案例 描述 适用人群 ModelArts Standard模型训练 基于ModelArts Standard上运行GPU训练任务 本案例介绍了如何使用ModelArts
普通日志说明 普通日志中包含训练进程日志、pip-requirement.txt安装日志和ModelArts Standard平台日志。 表1 普通日志类型 日志类型 说明 训练进程日志 用户训练代码的标准输出。 pip-requirement.txt安装日志 如果用户有定义pip-requirement
请求示例curl -X GET \ http://{listen_ip}:8080/health 响应示例 {"health": "true"} 状态码 表1 状态码 状态码 编码 状态码说明 200 OK 请求成功 日志文件输出 为保证日志内容可以正常显示，日志信息需要打印到标准输出。 镜像启动入口
obs_path：obs地址。根据is_local_source值的变化，有不同的含义。 is_local_source=False，此时是必选参数，代表训练数据位置，支持文件夹和压缩文件。 is_local_source=True，此时是可选参数。如果用户填写了该参数，则开始训练时会将Not
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
Id和Secret Access Key）。 “project_id”即项目ID，获取方式如下： 在“我的凭证”页面，单击“API凭证”，在“项目列表”中可查看项目ID和名称（即“项目”）。多项目时，展开“所属区域”，从“项目ID”列获取子项目ID。 图1 查看项目ID “region_n
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
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