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odelArts提供了即开即用的云上集成开发环境，包含迁移所需要的算力资源、AI框架、昇腾开发套件以及迁移调优工具链，最大程度减少客户自行配置环境的复杂度。 范围 本文涉及PyTorch训练的单卡和分布式业务迁移到昇腾的业务范围。当前针对常见的开源LLM/AIGC等领域的开源模型
json文件，把model_type字段值改为“deepseekv2”。 转换后的权重文件再复制到其它三台机器的相同目录。 如果是新开的Server机器则需要安装torch、tqdm等软件包，具体命令如下 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir :
--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir :
--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir :
/home/ma-user/anaconda3/bin/activate /home/ma-user/anaconda3/envs/my-env 执行如下命令在my env里安装如下依赖包。 pip install ipykernel 如果遇到版本冲突，建议固定版本如下： pip install jupyter_core==5
--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir :
调用ModelArts API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？ 调用API接口创建训练作业时，“pool_id”为“资源池ID”。 调用API接口部署在线服务时，“pool_name”为“资源池ID” 。 图1 资源池ID 父主题： API/SDK
DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts
详细操作请参考VS Code一键连接Notebook。 步骤2：安装Python插件以及配置入参 打开VS Code工具，单击“Extensions”，搜索python，然后单击“Install”。 图3 安装Python 输入Ctrl+Shirt+P，搜索“python:select
Server上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts
自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型 自动学习生成的模型，支持哪些其他操作 支持部署为在线服务、批量服务或边缘服务。 在自动学习页面中，仅支持部署为在线服务，如需部署为批量服务或边缘服务，可在“模型部署”页面部署。 支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery，共享给其他用户。
String yaml文件内容。 请求示例 如下查询algorithm_type为hpo且algorithm_name为Bayes的yaml配置文件内容。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/autosearch/y
py {数据集路径pokemon-dataset路径} meta_cap.json 创建default_config.yaml文件，并将以下配置粘贴进去。 compute_environment: LOCAL_MACHINE debug: false distributed_type:
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。 yum install -y
当前环境未装OpenSSH或者OpenSSH未安装在默认路径下，详情请参考VS Code文档。 解决方法 如果当前环境未安装OpenSSH，请下载并安装OpenSSH。 当通过“可选功能”未能成功安装时，请手动下载OpenSSH安装包，然后执行以下步骤： 下载zip包并解压放入“
--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir :
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