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代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendFactory代码目录。 图1 创建训练作业 使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendFactory; sh install
上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install
及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 若镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install
及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 若镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install
上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install
上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考启动在线推理服务。 python -m vllm.entrypoints
Cache特性是在起服务时指定，属于action类型参数。 表2 开启Prefix Cache特性服务的代码样例 服务启动方式 接口 服务启动基础命令 offline - LLM(model="facebook/opt-125m", enable_prefix_caching=True)
创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install
创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install
8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
input_shape=input.1:[-1,3,224,224] dynamic_dims=[1~4],[8],[16] 在执行convert_lite命令时，指定--configFile=config.ini即可自动编译指定的动态shape。 # shell converter_lite --modelFile=resnet50
创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install
5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step3 启动推理服务，在启动服务时添加如下命令。 --q awq 或者--quantization awq 父主题： 推理模型量化
示例二：提交自定义镜像训练作业 Estimator中同时指定user_image_url和user_command，会提交自定义镜像训练作业，并使用自定义启动命令来启动训练任务。 from modelarts.session import Session from modelarts.train_params
5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step3 启动推理服务，在启动服务时添加如下命令。 --q awq 或者--quantization awq 父主题： 推理模型量化
process_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值，进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二：用户直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data
process_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值，进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二：用户直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data
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