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使用Msprobe工具分析偏差 观察上一章Loss趋势，在首个Step有较小偏差，所以对第一个Step进行比对分析。此处使用Msprobe的整网Dump和比对分析功能。 首先安装社区Msprobe工具，命令如下： pip install mindstudio-probe 使能工具
查询数据集的版本列表 功能介绍 查询指定数据集的版本列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets
创建导入任务 功能介绍 创建数据集的导入任务：从存储系统导入样本、标签到数据集。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_
推理精度测试 本章节介绍两个精度测评工具。如何使用opencompass工具开展语言模型的推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen；以及使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，可以在${OUTPUT_SAVE_DIR}/log路径下获取。 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看，吞吐量和loss收敛情况。
准备镜像环境 准备训练模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest-2
按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件 功能介绍 按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{p
精度问题诊断 逐个替换模型，检测有问题的模型 该方式主要是通过模型替换，先定位出具体哪个模型引入的误差，进一步诊断具体的模型中哪个算子或者操作导致效果问题，模型替换原理如下图所示。通过设置开关选项（是否使用onnx模型），控制模型推理时，模型使用的是onnx模型或是mindir的模型。
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为：/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为：/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为：/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为：/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示： 图1 训练性能测试流程 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定。 单机<可选>： # 默认8卡 benchmark-cli train
训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示： 图1 训练性能测试流程 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定。 单机<可选>： # 默认8卡 benchmark-cli train
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为
NPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 注意事项 本文旨在指导如何在Snt9b裸金属服务器上，进行磁盘合并挂载、安装docker等环境配置。在配置前请注意如下事项： 首次装机时需要配置存储、固件、驱动、网络访问等基础内容，这部分配置尽量稳定减少变化。 裸机上的开发形
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