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当AI应用的状态变为“待启动”时，表示创建完成。 启动AI应用 上传AI应用的运行文件“app.py”。在AI应用详情页，选择“应用文件”页签，单击“添加文件”，进入上传文件页面。 运行文件的开发要求请参见准备AI应用运行文件app.py。 上传单个超过5GB的文件时，请使用Gallery
作业时，在“metadata”字段的“annotations”中传入“fault-tolerance/job-retry-num”字段。 添加“fault-tolerance/job-retry-num”字段，视为开启自动重启，value的范围可以设置为1~128的整数。valu
benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务部署的IP。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
--benchmark-csv：结果保存路径，如benchmark_serving.csv。 --served-model-name： 选择性添加， 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 --num-scheduler-steps: 需和服务启动时配置
断点续训和故障快恢说明 相同点 断点续训（Checkpointing）和故障快恢都是指训练中断后可从训练中一定间隔（${save-interval}）保存的模型（包括模型参数、优化器状态、训练迭代次数等）继续训练恢复，而不需要从头开始。 不同点 断点续训：可指定加载训练过程中生成
断点续训和故障快恢说明 相同点 断点续训（Checkpointing）和故障快恢都是指训练中断后可从训练中一定间隔（${save-interval}）保存的模型（包括模型参数、优化器状态、训练迭代次数等）继续训练恢复，而不需要从头开始。 不同点 断点续训：可指定加载训练过程中生成
delArts Lite Server 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中，可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题： 准备工作
delArts Lite Server 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中，可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题： 准备工作
odelArts Lite Server支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中，可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题： 准备工作
型中的tokenizer文件，需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 271行要添加注释，修改后如图1所示。 图1 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件（1） 291至300行要修改，修改后如图2所示。 图2
型中的tokenizer文件，需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 271行要添加注释，修改后如图1所示。 图1 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件（1） 291至300行要修改，修改后如图2所示。 图2
/home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step3 启动推理服务，在启动服务时添加如下命令。 --q awq 或者--quantization awq 父主题： 推理模型量化
benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务部署的IP。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
方法二：用户在Notebook中直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。
通过关键代码段 + 退出码尝试去搜索引擎寻找解决办法。， 通过训练日志排查问题 通过日志判断出问题的代码范围。 修改代码，在问题代码段添加打印，输出更详细的日志信息。 再次运行作业，判断出问题的代码段。 父主题： 业务代码问题
ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1”，注意编号不是填4、5。 图1 查询结果 启动推理服务的具体操作步骤请参见启动推理服务。 父主题： 推理服务部署
LLaVA模型基于Lite Server适配PyTorch NPU预训练指导（6.3.912） LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型，它结合了视觉编码器和Vicuna，用于通用的视觉和语言理解，实现了令人印象深刻的聊天能力，在科学问答（Science QA）上达到了新的高度。
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 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 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed)
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 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 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
-e . 开启图模式后，服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程，并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时，可通过缓存文件来快速完成图编译的过程，避免长时间的等待，并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能
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