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ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink
apt-get install nfs-common 获取SFS Turbo的挂载命令。 进入弹性文件服务SFS管理控制台。 选择“SFS Turbo”进入文件系统列表，单击文件系统名称，进入详情页面。 在“基本信息”页签获取并记录“Linux挂载命令”。 在ECS服务器中挂载NFS存储。
/Edit Panel界面，填写如下参数。 Data source：已配置Grafana数据源； Metric：指标名称，可参考表1、表2、表3获取想要查询的指标； Labels：填写过滤该指标的标签，请参考表4。 图10 创建Dashboards查看指标 父主题： 使用Grafana查看AOM中的监控指标
添加。 仅支持16bit WAV格式音频文件，单个音频文件不能超过4MB，且单次上传的音频文件总大小不能超过8MB。 数据源同步：为了快速获取用户OBS桶中最新音频，单击“数据源同步”，快速将通过OBS上传的音频数据添加到ModelArts。 删除音频：您可以依次单击选中音频，或
ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink
Framework模块提供了OBS中常见的数据文件操作，如读写、列举、创建文件夹、查询、移动、复制、删除等。 在ModelArts Notebook中使用MoXing接口时，可直接调用接口，无需下载或安装SDK，使用限制比ModelArts SDK和OBS SDK少，非常便捷。 父主题： AI开发基础知识
conf文件内容。 准备可用的apt源文件Ubuntu-Ports-bionic.list。本示例使用华为开源镜像站提供的apt源，执行如下命令获取apt源文件。 wget -O Ubuntu-Ports-bionic.list --no-check-certificate https://repo
进入我的Gallery 表1 我的Gallery列表介绍 模块列表 功能介绍 我的主页 展示个人的成长值数据。 成长值可以通过“签到”和发布资产获取，每天只能签到一次。 说明： 成长值相关数据和功能当前是Beta版本，在正式版本发布前可能会发生变化。 我的资产 > 算法 展示个人发布和订阅的算法列表。
本案例仅支持在专属资源池上运行。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
ModelArts以10秒/次的频率调用自定义配置中提供的命令或http接口获取指标数据。 自定义配置中提供的命令或http接口返回的指标数据文本不能大于8KB。 命令方式采集自定义指标数据 用于创建自定义指标采集POD的YAML文件示例如下。 apiVersion: v1 kind: Pod metadata:
单个manifest文件大小限制：5GB。 文本文件单行大小限制：100KB。 数据集标注结果文件大小限制：100MB。 前提条件 数据管理功能需要获取访问OBS权限，在未进行委托授权之前，无法使用此功能。在使用数据管理功能之前，请前往“权限管理”页面，使用委托完成访问授权。 已创建用于存
费用。案例使用完成后请参考后续操作：清除相应资源及时清除资源和数据。 步骤一：准备工作 注册华为账号并开通华为云、实名认证 注册华为账号并开通华为云 进行实名认证 配置委托访问授权 ModelArts使用过程中涉及到OBS等服务交互，首次使用ModelArts需要用户配置委托授权
Turbo所执行的训练流程如下： 将SFS Turbo挂载至ECS服务器后，可直接访问SFS Turbo。通过SSH连接ECS将代码包上传至SFS Turbo中。 在表1获取基础镜像，随后通过镜像方案说明中的步骤执行代码包中llm_train/AscendSpeed/Dockerfile文件，构建新的镜像，并上传至SWR中。
本案例仅支持在专属资源池上运行。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
git-lfs-linux-arm64-v3.2.0.tar.gz git-lfs-3.2.0 通过git下载sd pytorch模型。 该模型用于获取模型shape，也可以转换生成onnx模型。后文中的modelarts-ascend仓库已经给出了模型shape，可以直接使用，onnx模型也可以单独下载。
dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
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