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time per iteration)*1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数，具体参数查看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定
和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加 TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表1进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（gl
和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加 TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（gl
和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加 TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（gl
表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain，返回临时预览链接。设置为application/octet-stream，返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token。
表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain，返回临时预览链接。设置为application/octet-stream，返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token。
TMS标签的value。长度不能超过255个字符。 响应参数 状态码： 204 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 - String 请求示例 创建训练作业标签。设置TMS标签的key/value为“111”和“k3”，TMS标签的key/value为"k3"和“v2”。 POST https:/
面。 选择运行中的Notebook实例，单击实例名称，进入Notebook实例详情页面，单击“扩容”。 图2 Notebook实例详情页 设置待扩充的存储容量大小，单击“确定”。系统显示“扩容中”，扩容成功后，可以看到扩容后的存储容量。 图3 扩容 图4 扩容中 父主题： 管理Notebook实例
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2
在模型详情页，单击右侧“发布”，在发布模型页面编辑发布信息后，单击“发布”。 表1 发布模型的参数说明 参数名称 说明 中文名称 模型发布后显示的名称，在创建模型时设置的名称，此处不可编辑。 任务类型 选择合适的任务类型。 许可证 必填项，根据业务需求选择合适的许可证类型。 描述 必填项，填写资产简介，模
torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True, ) 3）为减少量化时间，建议将以下参数设置为512； NUM_CALIBRATION_SAMPLES = 512 执行权重量化： python deepseek_moe_w8a8_int8
torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True, ) 3）为减少量化时间，建议将以下参数设置为512； NUM_CALIBRATION_SAMPLES = 512 执行权重量化： python deepseek_moe_w8a8_int8
“保存路径”：即导出数据存储的路径。建议不要将数据存储至当前数据集所在的输入路径或输出路径。 图1 导出到OBS 数据导出成功后，您可以前往您设置的保存路径，查看到存储的数据。 在“数据集概览页”，单击右上角“导出历史”，在弹出的“任务历史”对话框中，可以查看该数据集之前的导出任务历史。
user_name 否 String 用户名，GaussDB(DWS)数据需提供此参数。 user_password 否 String 用户密码，GaussDB(DWS)数据需提供此参数。 vpc_id 否 String MRS集群所在的vpc的ID。 表8 SampleLabel
host：与起服务的host保持一致，比如起服务为0.0.0.0，host设置也为0.0.0.0。 service_port：服务端口，与启动服务时的端口保持，比如8080。 max_out_len：在运行类似mmlu、ceval等判别式回答时，max_out_len建议设置小一些，比如16。在运行human_ev
理”，单击“创建”，进入模型管理。 设置模型的参数，如图13所示。 元模型来源：从容器镜像中选择。 容器镜像所在的路径：单击选择前面创建的镜像。 容器调用接口：选择HTTPS。 host：设置为8443。 部署类型：选择在线部署。 图13 设置模型参数 填写apis定义，单击“保
服务的权限，并结合实际需求进行选择，ModelArts支持的系统权限，请参见表1。 表1 服务授权列表 待授权的服务 授权说明 IAM权限设置 是否必选 ModelArts 授予子用户使用ModelArts服务的权限。 ModelArts CommonOperations没有任何
S桶名称）。 “启动文件”：选择代码目录下上传的训练脚本“train.py”。 “输入”：单击“增加训练输入”，设置训练输入的“参数名称”为“data_url”。设置数据存储位置为您的OBS目录，例如 “/test-modelarts-xx/pytorch/mnist-data/
MindSpore Lite云侧推理包解压缩后，设置LITE_HOME环境变量为解压缩的路径，例如： export LITE_HOME=$some_path/mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64 设置环境变量LD_LIBRARY_PATH： export
件版本和镜像配套关系获取基础镜像。 Step1 检查环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器
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