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可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├──
可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├──
self.model = None self.predict = None # 非阻塞方式加载saved_model模型，防止阻塞超时 thread = threading.Thread(target=self.load_model)
联网下载SimSun.ttf时可能会遇到网络问题 联网下载SimSun.ttf时肯会遇到网络问题 tonkenization_qwen.py会在cache中读取SimSun.ttf 文件，如果没有，就会联网下载，可能会遇到： SSL:CERTIFICATE_VERIFY_FAILED
联网下载SimSun.ttf时可能会遇到网络问题 联网下载SimSun.ttf时肯会遇到网络问题 tonkenization_qwen.py会在cache中读取SimSun.ttf 文件，如果没有，就会联网下载，可能会遇到： SSL:CERTIFICATE_VERIFY_FAILED
确保scheduler实例和P、D实例之间网络通畅，检查代理设置例如no_proxy环境变量，避免scheduler访问P、D实例时走不必要的网关。 步骤九 开启动态配比调整功能（可选） 动态配比调整功能允许服务在运行时根据负载调整全量和增量的数量配比。例如启动时设置全量个数为2，增量个数为2。开启此功能后，服务能够
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。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。
ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 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。 MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。
必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/models/llama2-13B 必须修改。加载Hugging Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /
必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/models/llama2-13B 必须修改。加载Hugging Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /
必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/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
必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/models/llama2-13B 必须修改。加载Hugging Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /
必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/models/llama2-13B 必须修改。加载Hugging Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /
选择“普通模式”，在服务列表右侧勾选“全选”。 步骤二：领取免费额度并体验DeepSeek-R1模型 在ModelArts Studio控制台的“最新动态”区域单击“立即领取”。 在“模型部署”页面的“预置服务”页签，单击DeepSeek-R1服务右侧的“领取”。 当“领取”置灰时，表示该服务的免费额度已领取。
profile schedule参数释义 dynamic_profile采集方式介绍 对于上述提到的性能劣化且出现step不固定的场景，优先考虑使用动态profiling方式进行采集。如图3中所示"if step==5"处，需要在业务代码中添加如下判断逻辑：记录每一个step的耗时，如果某
onnx模型初始化及推理的接口替换为MindSpore Lite的接口即可。 MindSpore Lite提供了Python、C++以及JAVA三种应用开发接口。此处以Python接口为例，介绍如何使用MindSpore Lite Python API构建并推理Stable Di
【可选】如已有预处理完成数据可指定此目录,训练过程中会优先加载此目录，跳过数据预处理过程；默认无此参数，用户自定义自行添加 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/models/llama-2-13b-chat-hf 【必改】。加载tokenizer与Hugging
ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 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
直接使用。 Ascend Extension for PyTorch作为一个PyTorch插件，支持在不改变PyTorch表达层的基础上，动态添加昇腾后端适配，包含增加了NPU设备、hccl等一系列能力的支持。安装后可以直接使用PyTorch的表达层来运行在NPU设备上。 当前提
必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/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
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