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AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见代码目录介绍。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。
2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 request_mode Array of strings 请求模式，AI引擎支持部署为同步在线服务或异步在线服务。 sync：同步在线服务 async：异步在线服务 accelerators Array of Accelerator
llava-v1.6-7b llava-v1.6-13b llava-v1.6-34b ascend-vllm支持如下推理特性： 支持分离部署 支持多机推理 支持投机推理 支持chunked prefill特性 支持automatic prefix caching 支持multi-lora特性
格的机器上，因此上层docker镜像也都是ARM镜像。 针对GPU场景的镜像中安装了对应版本的CUDA（由英伟达推出的统一计算架构）驱动，而Ascend-Powered-Engine引擎的镜像中都安装了与底层硬件版本适配的CANN（华为针对AI场景推出的异构计算架构）驱动。 提交训练作业后，ModelArts
全参训练（Full）：这种策略主要对整个模型进行微调。这意味着在任务过程中，除了输出层外，模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.909版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。
|── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账号中的AK
时，可复制第一个“-”符号前的内容用于后续查询操作。 根据资源名称在云服务的控制台查找资源并删除。 在ModelArts管理控制台，选择“部署上线 > 在线服务”。 在服务列表上方搜索框中，搜索条件选择“资源名称”，输入2中的在线服务名称，找到该资源。 单击操作列“更多 > 停止”，对在线服务执行停止操作。
|── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账号中的AK
5.0-20240529142433 无约束 无约束 OS插件，用于故障检测。 icAgent icagent default CCE默认安装当前适配版本 无约束 CCE基础组件，用于日志和监控。 gpuDriver gpu-driver 515.65.01（推荐） 510.47
当训练作业使用完成或不再需要时，调用删除训练作业接口删除训练作业。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目ID和名称、获取帐号名和帐号ID和获取用户名和用户ID。 已准备好PyTorch框架的训练代码，例如将启动文件“test-pytorch
在AOM控制台查看ModelArts所有监控指标 ModelArts会定期收集资源池中各节点的关键资源（GPU、NPU、CPU、Memory等）的使用情况以及开发环境、训练作业、推理服务的关键资源的使用情况，并上报到AOM，用户可直接在AOM上查看，详细步骤如下： 登录控制台，搜索AOM，进入“应用运维管理”控制台。
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