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变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_evaluation目录下。 代码目录如下: benchmark_tools
export USE_VOCAB_PARALLEL=1 # 是否使用词表并行；默认值为1表示开启并行，取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型（如llama2系模型），关闭并行可以减少推理时延，对于词表较大的模型（如qwen系模型），开启并行可以减少显存占用，以提升推理吞吐量。 export
能介绍。 永久保存日志 选择CPU或者GPU资源时，支持选择是否关闭“永久保存日志”开关。 开关打开（默认打开）：表示永久保存日志，此时必须配置“作业日志路径”，系统会将训练日志永久保存至指定的OBS路径。 开关关闭：表示不永久保存日志，则训练日志会在30天后会被清理。可以在作业详情页下载全部日志至本地。
该示例中Workflow包含了五个节点（节点相关定义已省略），在policy中定义了两个预置场景：模型训练和服务部署，工作流发布至运行态后，部分运行的开关默认关闭，节点全部运行。用户可在权限管理页面打开开关，选择指定的场景进行运行。 部分运行能力支持同一个节点被定义在不同的运行场景中，但是需要用户自
pretrained目录需手动创建。 https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-8B/tree/main https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-26B/tree/main https://huggingface
链接仓库协议。当前支持：ssh，https。 url String 链接仓库地址。 credential Object 证书信息，请参见表23。 表23 credential字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 ssh_private_key String ssh私有证书。 access_token
establish connection to xxx 问题现象 原因分析 执行VS Code Remote SSH连接失败。 解决方法 单击弹窗右上角关闭弹窗，查看OUTPUT中的具体报错信息，并参考后续章节列举的几种常见报错解决问题。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_evaluation目录下。 代码目录如下: benchmark_tools
推荐的单实例流量限制 推荐的单实例流量限制请参见单实例QPS的推荐值说明。 更多选项 事件通知 选择是否打开“事件通知”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示不启用消息通知服务。 开关打开：表示订阅消息通知服务，当任务发生特定事件（如任务状态变化或疑似卡死）时会发送通知。此时必须配置“主题名”和“事件”。
URL。如果有queryString，那么在params栏中添加参数。在header中添加认证信息（不同认证方式有不同header，跟https的推理服务相同）。选择单击右上的connect按钮，建立WebSocket连接。 图2 获取API接口调用公网地址 如果信息正确，右下角连接状态处会显示：CONNECTED；
本次批量服务中，输入数据的OBS路径。 输出数据目录位置 本次批量服务中，输出数据的OBS路径。 模型名称＆版本 本次批量服务所使用的模型名称及版本。 运行日志输出 默认关闭，批量服务的运行日志仅存放在ModelArts日志系统。 启用运行日志输出后，批量服务的运行日志会输出存放到云日志服务LTS。LTS自动创
选择是否打开“永久保存日志”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示不永久保存日志，则任务日志会在30天后会被清理。可以在任务详情页下载全部日志至本地。 开关打开：表示永久保存日志，此时必须配置“日志路径”，系统会将任务日志永久保存至指定的OBS路径。 事件通知 选择是否打开“事件通知”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示不启用消息通知服务。
反之，如果显示0KB，则表示远端未上传。请参考Notebook如何离线安装VS Code Server离线下载VS Code插件后，再执行2。 图2 远端已上传 关闭VS Code所有窗口，回到ModelArts控制台Notebook实例界面，再次单击实例“操作”列的上的“更多>VS Code接入”按钮。
完成公网地址绑定后，在“集群信息”找到“连接信息”，单击kubectl后的“配置”按钮。 按照界面提示步骤操作即可。 图5 配置kubectl 验证。 在安装了kubectl工具的机器上执行如下命令，显示集群节点即为成功。 kubectl get node 父主题： Lite Cluster资源配置
export USE_VOCAB_PARALLEL=1 # 是否使用词表并行；默认值为1表示开启并行，取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型（如llama2系模型），关闭并行可以减少推理时延，对于词表较大的模型（如qwen系模型），开启并行可以减少显存占用，以提升推理吞吐量。 export
rm -rf MLNX_OFED_LINUX-4.3-1.0.1.0-ubuntu16.04-x86_64 USER ma-user 验证infiniband驱动是否安装成功。 在训练代码中执行以下命令，如果无报错则infiniband驱动安装成功： os.system("ofed_info")
#查询nginx进程 ps -ef |grep nginx #关闭所有nginx相关进程 kill -9 {进程ID} #运行run.sh脚本 sh run.sh 也可以执行pkill nginx命令直接关闭所有nginx进程。 #关闭所有nginx进程 pkill nginx #运行run
成部分，而训练看板的标签包含：标量可视化、图像可视化和计算图可视化等。 更多功能介绍请参见TensorBoard官网资料。 关闭TensorBoard 关闭TensorBoard方式如下： 单击下图所示的，进入TensorBoard实例管理界面，该界面记录了所有启动的Tensor
export USE_VOCAB_PARALLEL=1 # 是否使用词表并行；默认值为1表示开启并行，取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型（如llama2系模型），关闭并行可以减少推理时延，对于词表较大的模型（如qwen系模型），开启并行可以减少显存占用，以提升推理吞吐量。 export
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
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