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whl包，地址见教程中下载链接。 Tailor使用指导 性能调优 msprof msprof命令行工具提供了AI任务运行性能数据、昇腾AI处理器系统数据等性能数据的采集和解析能力。 包含在cann toolkit中。 msprof AOE 自动调优工具，提供子图调优和算子调优功能
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 脚本，自定义环境变量的值，并运行该脚本。其中环境变量详细介绍如下： 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron
scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 脚本，自定义环境变量的值，并运行该脚本。其中环境变量详细介绍如下： 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron
scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 脚本，自定义环境变量的值，并运行该脚本。其中环境变量详细介绍如下： 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron
scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 脚本，自定义环境变量的值，并运行该脚本。其中环境变量详细介绍如下： 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron
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├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
# 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤三：上传代码包和权重文件中已经上传过AscendCloud-LLM-x
配置，否则精度会异常；其他模型不建议开启，因为性能会有损失。 如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考推理模型量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs
大型企业用户的使用场景下很常见。如果需要对委托授权的权限范围进行精确控制，可以参考本章节进行MaaS服务的定制化委托授权。 本章节主要介绍如何给IAM用户下的子用户配置更细粒度的权限。 前提条件 给用户组授权之前，请先了解用户组可以添加的使用ModelArts及其依赖服务的权限，
nd训练场景下，默认要求填写作业日志在OBS的存放路径，其他资源的训练场景下，永久保存日志开关需要用户手动开启。 仅专属资源池支持使用Cloud Shell登录训练容器，且训练作业必须处于“运行中”状态。 在训练管理的“创建算法”页面，来源于AI Gallery中订阅的算法不支持另存为新算法。
在开发环境中调试代码 由于已经连接至云端开发环境，此时可以方便地在本地PyCharm中编码、调测并运行。实际运行环境为云上开发环境，资源为云上昇腾AI处理器资源。可以做到本地编写修改代码，直接在云上环境运行。 像本地运行代码一样，直接单击运行按钮运行代码即可，此时虽然是在本地IDE单击的运行
alo_name String 别名。 id Integer 原因ID。 reason String 原因描述。 suggestion String 处理建议。 表7 LabelAttribute 参数 参数类型 描述 default_value String 标签属性默认值。 id String
client向server发送数据，server向client发送数据等。模型的推理过程在自定义镜像中完成，如下载模型，加载模型，执行预处理，完成推理，拼装响应体等。 操作步骤 WebSocket在线服务开发操作步骤如下： 上传镜像至容器镜像服务 使用镜像创建模型 使用模型部署在线服务
${model_name} # 模型名称 |── data # 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune #
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数及其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题： 训练脚本说明
safetensors或pytorch_model.bin 预训练模型的权重文件。 tokenizer.json （可选）预处理器的词表文件，用于初始化Tokenizer。 tokenizer_config.json （可选）预处理器的配置文件。 modeling_xxx.py （可选）自定义模型的代码文件，继承自P
微调。 表1 gallery_train文件列表 文件类型 文件说明 “train.py” 必选文件，训练脚本文件，定义了自定义模型的训练处理方式。代码示例请参见train.py示例。 如果训练脚本里使用了其他脚本文件，则必须一起打包在gallery_train文件夹里上传，否则会导致微调失败。
模型名称。 model_usage Integer 模型用途。 1代表图像分类 2代表检测物体的类别和位置 3代表图像语义分割 4代表自然语言处理 5图嵌入 model_precision String 模型精度描述。 model_size Long 模型大小，单位为字节(Byte)。
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