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ignore_eos 否 False Bool ignore_eos表示是否忽略EOS并且继续生成token。 Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
训练作业算法。目前支持三种形式： id只取算法的id； subscription_id+item_version_id取算法的订阅id和版本id； code_dir+boot_file取训练作业的代码目录和启动文件。 tasks Array of TaskResponse objects 异构训练作业的任务列表。
将自定义的推理文件和模型配置文件保存在训练生成的模型文件目录下。如训练生成的模型保存在“/home/ma-user/work/tensorflow_mlp_mnist_local_mode/train/model/”中，则推理文件“customize_service.py”和模型配置文件“config
"top_k": -1 "use_beam_search":true "best_of":2 Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）
能，设置该参数后将关闭图模式。CANNGraph图模式目前支持llama和qwen2系列大语言模型单卡场景，包含该系列AWQ量化模型，其他场景(如Multi-lora)暂未支持。小模型如Qwen2-1.5B和Qwen2-0.5B推荐不设置该参数。 --disable-async-
ignore_eos 否 False Bool ignore_eos表示是否忽略EOS并且继续生成token。 Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 check_running_task 否 Boolean 是否检测数据集中正在运行（包括初始化）的任务。可选值如下：
态shape，只能使用静态shape或者几个固定档位的分档shape代替。使用converter_lite转换模型时，也分为静态shape和分档shape两种方式，需要根据具体的业务需求使用对应的转换方式。本次迁移使用的是静态shape方式进行模型转换。 获取模型shape 由于
配置服务化参数。Ascend vllm使用该特性需参考表1，其它参数请参考启动推理服务。 启动服务。具体请参考启动推理服务。 精度评测和性能评测。具体请参考推理服务精度评测和推理服务性能评测。 父主题： 投机推理
训练作业算法。目前支持三种形式： id只取算法的id； subscription_id+item_version_id取算法的订阅id和版本id； code_dir+boot_file取训练作业的代码目录和启动文件。 tasks Array of TaskResponse objects 异构训练作业的任务列表。
# 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。
等，常用的工具软件，例如cuda，cudnn等，满足AI开发常用需求。 预置Conda环境：每个预置镜像都会创建一个相对应的Conda环境和一个基础Conda环境python（不包含任何AI引擎），如预置MindSpore所对应的Conda环境如下。 用户可以根据是否使用AI引擎
pull ubuntu:18.04 新建文件夹“self-define-images”，在该文件夹下编写自定义镜像的“Dockerfile”文件和应用服务代码“test_app.py”。本样例代码中，应用服务代码采用了flask框架。 文件结构如下所示 self-define-images/
pull ubuntu:18.04 新建文件夹“self-define-images”，在该文件夹下编写自定义镜像的“Dockerfile”文件和应用服务代码“test_app.py”。本样例代码中，应用服务代码采用了flask框架。 文件结构如下所示 self-define-images/
5的适配（包括0.5B、7B, 14B, 32B, and 72B），支持sft、lora、预训练。 文档中新增对Llama3.2的适配（包括1B和3B），支持sft、lora、预训练。 代码中ModelLink、MindSpeed已升级到最新版本，Python三方依赖版本已升级，其中：
\"bow\", \"crossbow\"], \"type\": \"string\"}}}" }' Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 附录：基于vLLM（v0.3.2）不同模型推理支持的max-model-len长度说明 基于vLLM（v0
\"bow\", \"crossbow\"], \"type\": \"string\"}}}" }' Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
\"bow\", \"crossbow\"], \"type\": \"string\"}}}" }' Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 resource_id 是 String 资源ID，当前支持传数据集ID。 task_id 是 String 导出任务ID。 请求参数
PU设备信息。 npu-smi info 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
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