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_path中。 准备训练输出，与单机训练作业调试4相同。 查看训练支持的AI框架，与单机训练作业调试5相同。 保存当前Notebook为新镜像，与单机训练作业调试9相同。 Estimator初始化。 from modelarts.estimatorV2 import Estimator
#构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 执行如下命令进入容器。 kubectl exec -it {pod_name} bash ${pod_name}：pod名，例如图1${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。
参数类型 说明 namespace String SWR组织名称，全局唯一。 image_name String 镜像名称。 image_tag String 镜像标签。 annotations Map<String,String> 注解信息，可扩展字段，缺省值为“NULL”。 表10
模型量化分为weight-only量化，weight-activation量化和kvcache量化。 量化的一般步骤是：1、对浮点类型的权重镜像量化并保存量化完的权重；2、使用量化完的权重进行推理部署。 什么是W4A16量化 W4A16量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数（
由于主流的Snt9系列Ascend加速卡都跑在ARM CPU规格的机器上，因此上层docker镜像也都是ARM镜像。相对于GPU场景的镜像中安装了与GPU驱动适配的CUDA（由英伟达推出的统一计算架构）计算库，Ascend-Powered-Engine引擎的镜像中安装了与Ascend驱动适配的CANN（华为针对AI场景推出的异构计算架构）计算库。
|──LLaMA-Factory # 执行install.sh后生成此目录,容器内执行参考步骤三 启动容器镜像 |──data # 原始数据目录，如使用自定义数据，参考准备数据（可选） |──
import moxing as mox 引入moxing framework的数据下载加速特性的相关说明 在使用基于ModelArts预置镜像的训练作业时，可以引入moxing framework的数据下载加速特性。加速特性适用场景为：文件数在100w~1000w的场景、单个大文件及文件大小大于20GB的场景。
|──LLaMA-Factory # 执行install.sh后生成此目录,容器内执行参考Step3 启动容器镜像 |──data # 原始数据目录，如使用自定义数据，参考准备数据（可选） |──
|──LLaMA-Factory # 执行install.sh后生成此目录,容器内执行参考Step3 启动容器镜像 |──data # 原始数据目录，如使用自定义数据，参考准备数据（可选） |──
属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.909-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务
根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图2 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。
算法的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot.py”。应与code_dir一同出现。 command String 自定义镜像算法的容器启动命令。 parameters Array of Parameter objects 算法的运行参数。 inputs Array
确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 创建算法 进入ModelArts控制台，参考创建算法操作指导，创建自定义算法。镜像应该满足pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64或tensorflow_2.1
|──LLaMA-Factory # 执行install.sh后生成此目录,容器内执行参考步骤三：启动容器镜像 |──data # 原始数据目录，如使用自定义数据，参考准备数据（可选） |──
|──LLaMA-Factory # 执行install.sh后生成此目录,容器内执行参考步骤三 启动容器镜像 |──data # 原始数据目录，如使用自定义数据，参考准备数据（可选） |──
静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step4 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下运行静态
属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.910-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务
算法的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot.py”。应与code_dir一同出现。 command String 自定义镜像算法的容器启动命令。 parameters Array of Parameter objects 算法的运行参数。 inputs Array
自动化搜索作业的框架代码目录，需要提供一个OBS路径。如：“obs://bucket/files/”。 command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。例如python train.py。 parameters Array of Parameter objects
表8 SWRImage 属性 描述 是否必填 数据类型 swr_path 容器镜像的SWR路径 是 str 示例： example = SWRImage(swr_path = "**") # 容器镜像地址，用于模型注册节点的输入 表9 GalleryModel 属性 描述 是否必填
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