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失败的风险。建议训练代码目录大小小于或等于50MB。 代码目录路径中的启动文件 代码目录路径中的启动文件作为训练启动的入口，当前只支持python格式。预置框架启动文件的启动流程说明请参见预置框架启动文件的启动流程说明。 训练输入路径参数 训练数据需上传至OBS桶或者存储至数据集
SSH：镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像，需要指定镜像ID，ID格式为通用唯一识别码（Universally Unique Identifier，简称UUID）。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
service_predict.py # 发送请求的服务 执行精度测试启动脚本eval_test.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python eval_test.py \ --max_workers=1 \ --service_name=qwen-14b-test \
est-modelarts/ascend/demo-code/” 启动命令：“python ${MA_JOB_DIR}/demo-code/run_ascend/run_ascend.py python ${MA_JOB_DIR}/demo-code/mindspore-verification
训练作业导入模块时日志出现“ImportError: No module named xxx”的报错，可以判断是环境中没有包含用户依赖的python包。 处理方法 训练作业导入模块时日志出现前两条报错信息，处理方法如下： 首先保证被导入的module中有“__init__.py”存
数据集中每条数据的输出。 运行命令示例： 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv) --dataset_name=example --test_count=3 2. python ExcelToJson.py
务。有2种方式，使用vllm-api启动推理服务，或者使用openai-api启动推理服务。参考命令如下： # 使用vllm-api python vllm/entrypoints/api_server.py \ --model="${model_path}" \ --tensor-parallel-size
ocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二：用户在Notebook中直
自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。形式为：“bash /home/work/run_train.sh python /home/work/user-job-dir/app/train.py {python_file_parameter}”。 表3 data_source属性列表 参数 是否必选
ocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二：用户在Notebook中直
pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers 4.42以上 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/ --quant-path
_eval目录下，执行如下命令。命令中的$work_dir 是benchmark_eval的绝对路径。 conda activate python-3.9.10 #如果没有该conda环境需要手动建立一个 export work_dir=${work_dir} #指定work_dir路径
_eval目录下，执行如下命令。命令中的$work_dir 是benchmark_eval的绝对路径。 conda activate python-3.9.10 #如果没有该conda环境需要手动建立一个 export work_dir=${work_dir} #指定work_dir路径
pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers 4.42以上 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/ --quant-path
pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers 4.42以上 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/ --quant-path
data/deepseekV3-w8a8，可以使用以下命令，此处以deepseekV3为例。 cd example/DeepSeek python3 quant_deepseek_w8a8.py --model_path ${path-to-file}/deepseekV3-bf16
“requirements.txt” 非必选文件，环境配置文件，定义了项目依赖的python包。AI Gallery提供了基础镜像的依赖环境，如果要添加自定义依赖项，可通过requirements.txt文件实现。基础镜像包含python、PyTorch、cuda（GPU）、CANN（NPU）。 自定义模型规范（推理）
精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3.9.10 bash install.sh 在/home/ma-user/AscendCloud/AscendCloud-LLM
cut -d "," -f 1):6666 /home/ma-user/anaconda3/envs/pytorch/bin/python -u tools/train.py \ -n yolox-s \
remot-sdh’，它被报告存在问题 使用VS Code连接实例时，发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配 VSCode远程连接时卡顿，或Python调试插件无法使用如何处理？ 父主题： 开发环境
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