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进行剪枝，并保存剪枝后的模型；2、使用剪枝后的模型进行推理部署。 常用的剪枝技术包括：结构化稀疏剪枝、半结构化稀疏剪枝、非结构化稀疏剪枝。 FASP剪枝 FASP剪枝是一种结构化稀疏剪枝方法，能有效降低模型显存以及需要部署的资源依赖，减小推理过程中的计算量，降低增量推理时延，提升吞吐。
DEFAULT_CONDA_ENV_NAME=python-3.7.10 您可以使用Python命令启动训练脚本。启动命令示例如下： python /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/code/train.py 方式二：使用“conda env python”的绝对路径。
训练的小模型进行eagle推理。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装 EAGLE。 bash build.sh
训练的小模型进行eagle推理。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装 EAGLE。 bash build.sh
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.RC3。 Server驱动版本要求23.0.6 PyTorch版本：2.2.0 Python版本：3.10 确保容器可以访问公网。 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址
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。 检查是否安装docker。 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
解决方案二（默认全部使用volcano调度器）： CCE页面上配置中心修改默认调度器为kube-scheduler。 删除maos-node-agent的pod（重启pod）。 CCE页面上删除节点上的污点A200008。 ModelArts上重置节点。 CCE页面上配置中心修改默认调度器为volcano。
https://gitee.com/ascend/msit.git 进入到msit/msmodelslim的目录；并在进入的msmodelslim目录下，运行安装脚本install.sh。 cd msit/msmodelslim bash install.sh 执行install过程会下载依赖包，因此需要确保能够访问到pip源。
A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决 GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决？ GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML 训练速度突然下降以及执行nvidia-smi卡顿如何解决？
[worker-0] [耗时： 秒] 训练输入（参数名称：）下载失败，失败原因： [worker-0] 正在安装Python依赖包，导入文件： [worker-0] [耗时： 秒] Python依赖包安装完成，导入文件： [worker-0] 训练作业开始运行 [worker-0] 训练作业运行结束，退出码
资源购买： 购买对象存储服务OBS 购买容器镜像服务SWR 创建网络 购买ModelArts专属资源池 基本配置： 权限配置 obsutils安装和配置 （可选）工作空间配置 训练： 线下容器镜像构建及调试 上传镜像 上传数据和算法至OBS（首次使用时需要） 使用Notebook进行代码调试
Step6 推理服务的高阶配置（可选） 如需开启以下高阶配置，请在Step3 配置NPU环境时增加需要开启的高阶配置参数。 词表切分 在分布式场景下，默认不使用词表切分能提升推理性能，同时也会增加单卡的显存占用。不建议开启词表并行，如确需使用词表切分，配置以下环境变量。 export
面，完成基本配置后单击“下一步：网络配置”，进入网络配置页面，选择1中打通的VPC，完成其他参数配置，完成高级配置并确认配置，下发购买弹性云服务器的任务。等待服务器的状态变为“运行中”时，弹性云服务器创建成功。单击“名称/ID”，进入服务器详情页面，查看虚拟私有云配置信息。 图4
此处介绍如何通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像的操作步骤。 安装Docker。 以Linux x86_64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL
使用此类镜像做基础镜像，安装自己需要的引擎版本和依赖包，可扩展性更高。并且这些镜像预置了一些开发环境启动所必要的配置，用户无需对此做任何适配，安装所需的软件包即可使用。 此类镜像为最基础的镜像，主要应对用户做自定义镜像时基础镜像太大的问题，所以镜像中未安装任何组件；如果需使用OBS
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。 检查是否安装docker。 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
制作自定义镜像 目标：构建安装好如下软件的容器镜像，并使用ModelArts训练服务运行。 ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 pytorch-1.8.1 此处介绍如何通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像的操作步骤 。 安装Docker。 以Linux
检查依赖包是否存在 如果依赖包不存在，您可以使用以下两种方式完成依赖包的安装。 方式一（推荐使用）：在创建我的算法时，需要在“代码目录”下放置相应的文件或安装包。 请根据依赖包的类型，在代码目录下放置对应文件： 依赖包为开源安装包时 在“代码目录”中创建一个命名为“pip-requirements
如果存在之前能跑通，什么都没修改，过了一阵跑不通的情况，先去排查跑通和跑不通的日志是否存在pip源更新了依赖包，如下图，安装之前跑通的老版本即可。 图1 PIP安装对比图 推荐您使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 如果上述情况都解决不了，请联系技术支持工程师。 建议与总结
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。 检查是否安装docker。 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
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