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本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。 benchmark_eval
配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。 benchmark_eval ├──opencompass.sh #运行opencompass脚本 ├──install
ssion鉴权请参见Session鉴权。 ModelArts SDK不支持通过在AI Gallery中订阅的算法创建训练作业。 示例一：提交常用框架训练作业 Estimator中同时指定framework_type和framework_version，会提交一个常用框架训练作业。
*****”关键字打印 训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考 附录：训练常见问题解决。 训练中遇到"ImportError: This modeling file requires
丰富的用户体验，或是获取更全面的数据分析结果。例如，在实际应用场景中，可以通过结合图像和文本信息来进行更好的对象识别或情感分析。 此外，多模态还可以细分为以下几个方面： 多模态理解：如何让计算机从不同种类的数据源中抽取有用的信息，并将其综合起来形成有意义的知识。 视觉大模型：这类
running, stopping, deleting] can be updated. 不允许更新状态为[部署中，运行中，停止中，删除中]的服务。 不对状态为[部署中，运行中，停止中，删除中]的服务进行更新。 400 ModelArts.3520 A maximum of {number}
finished：只有批量服务会有这个状态，表示运行完成。 stopping: 停止中。 deleting: 删除中。 pending: 待启动，仅在线有这个状态。 waiting: 资源排队中，仅在线服务有这个状态。 progress Integer 部署进度，当状态是deploying时返回。
配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。目前使用的opencompass版本是0.2.6。 benchmark_eval ├──opencompass.sh
本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。目前使用的opencompass版本是0
训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考 附录：训练常见问题解决。 2、训练中遇到"ImportError: This modeling file requires
或者多轮对话场景下推荐使用prefix-caching特性。在推理服务启动脚本中添加此参数表示使用，不添加表示不使用。 --quantization：推理量化参数。当使用量化功能，则在推理服务启动脚本中增加该参数，如果未使用量化功能，则无需配置。根据使用的量化方式配置，可选择aw
推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.4.2版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 DevServer驱动版本要求23.0.5。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。
配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。目前使用的opencompass版本是0.2.6 benchmark_eval ├──opencompass.sh
步骤一：配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。目前使用的opencompass版本是0.2.6 benchmark_eval ├──opencompass.sh
本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。目前使用的opencompass版本是0
或者多轮对话场景下推荐使用prefix-caching特性。在推理服务启动脚本中添加此参数表示使用，不添加表示不使用。 --quantization：推理量化参数。当使用量化功能，则在推理服务启动脚本中增加该参数，如果未使用量化功能，则无需配置。根据使用的量化方式配置，可选择aw
ascendfactory-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <exp_name> 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendFactory; ascendfactory-cli
练语言库。Transformers库注重易用性，屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节，并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型到在线模型资产仓库中，并发布上架给其他用户使用。AI Gallery在原有Transformers库
ATA_PATH中则直接选中数据集文件，USER_CONVERTED_CKPT_PATH则需选中存放已处理好数据集的目录文件夹。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量
实例状态。枚举值如下： INIT：初始化 CREATING：创建中 STARTING：启动中 STOPPING：停止中 DELETING：删除中 RUNNING：运行中 STOPPED：已停止 SNAPSHOTTING：快照中(保存镜像时的状态) CREATE_FAILED：创建失败 START_FAILED：启动失败
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