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建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} Step3 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.908-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.908-xxx
建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.909-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.909-xxx
"category": "Brainstorming" } 如果用户希望将MOSS数据集的Excel格式转换为.json 格式。可使用代码中提供的scripts/tools/ExcelToJson.py工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv
关闭“内容审核”开关，需要在弹窗中确认是否停用内容审核服务，勾选后，单击“确定”关闭。 复制调用示例，修改参数后用于业务环境调用模型服务API。 Python示例代码如下所示： 使用普通requests包调用。 import requests import json if __name__ == '__main__':
output_path="/home/xxx") 运行结果将存储在output文件夹中，如果用户指定了output_path，会指定位置保存，如果不指定则在当前代码执行目录生成文件夹保存输出。整体运行的结果都存放在output文件夹中，每转一次模型就会根据模型名称以及相关参数生成结果文件，如下图所示。
"category": "Brainstorming" } 如果用户希望将MOSS数据集的Excel格式转换为.json格式。可使用代码中提供的scripts/tools/ExcelToJson.py工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv
"category": "Brainstorming" } 如果用户希望将MOSS数据集的Excel格式转换为.json 格式。可使用代码中提供的scripts/tools/ExcelToJson.py工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv
"category": "Brainstorming" } 若用户希望将MOSS数据集的Excel格式转换为.json 格式。可使用代码中提供的scripts/tools/ExcelToJson.py工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv
"category": "Brainstorming" } 如果用户希望将MOSS数据集的Excel格式转换为.json 格式。可使用代码中提供的scripts/tools/ExcelToJson.py工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv
"category": "Brainstorming" } 若用户希望将MOSS数据集的Excel格式转换为.json 格式。可使用代码中提供的scripts/tools/ExcelToJson.py工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv
"category": "Brainstorming" } 如果用户希望将MOSS数据集的Excel格式转换为.json 格式。可使用代码中提供的scripts/tools/ExcelToJson.py工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv
"category": "Brainstorming" } 若用户希望将 MOSS 数据集的 Excel 格式转换为，json 格式。可使用代码中提供的 scripts/tools/ExcelToJson.py 工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx
n长度不同，具体差异请参见附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 --dtype：模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat16表示BF16。如果
n长度不同，具体差异请参见附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 --dtype：模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat16表示BF16。如果
获取模型软件包，并上传到机器SFS Turbo的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-6.3.912-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendFactory文件夹下面 unzip
获取模型软件包，并上传到机器SFS Turbo的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-6.3.908-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 unzip
--gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 --dtype：模型推理的数据类型。仅支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat16表示BF16。如
YAML_FILE String 否 表示训练作业的配置文件，如果不传则表示配置文件为空。 --code-dir String 是 训练源代码的OBS路径。 --data-url String 是 训练数据的OBS路径。 --log-url String 是 存放训练生成日志的OBS路径。
获取模型软件包，并上传到机器SFS Turbo的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-6.5.901-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendFactory文件夹下面 unzip
"category": "Brainstorming" } 如果用户希望将MOSS数据集的Excel格式转换为.json格式。可使用代码中提供的scripts/tools/ExcelToJson.py工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv
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