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的--num-speculative-tokens一致。默认为-1。当该值大于等于0时，会基于该值计算投机推理的接受率指标。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel.csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark
-LLM}/llm_tools 其中，${root_path_of_AscendCloud-LLM}为AscendCloud-LLM包解压后的根路径。 当使用昇腾云的官方指导文档制作推理镜像时，可直接基于该固定路径配置环境变量： export LLM_TOOLS_PATH=/ho
它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。
0-0安装文件（对应python 3.9）。 如果需要其他版本的Python，可以从Miniconda3文件列表下载，需注意MindSpore要下载对应其Python版本的包，上下文版本替换要保持一致。 将上述pip源文件、*.list文件、*.run文件、 *.whl文件、Miniconda3安装文件放置
待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count: 测试集的个数，范围[1,处理后数据集总长度 - 1]，可选。(用户在输入test_count时，要小于 Excel文件中指定的不同conversation_id的个数
待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count: 测试集的个数，范围[1,处理后数据集总长度 - 1]，可选。(用户在输入test_count时，要小于 Excel文件中指定的不同conversation_id的个数
c0 表2 模型镜像版本 模型 版本 CANN cann_8.0.rc2 PyTorch 2.1.0 Step1 检查环境 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。
实际时间为准。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像包 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud
907-xxx.zip 说明： 包名中的xxx表示具体的时间戳，以包名的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像 西南-贵阳一： swr.cn-southwest-2
它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。
成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli download --resume-download meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf --local-dir <模型下载路径> 如果要下载指定版本的模型文件，则命令如下：
待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count: 测试集的个数，范围[1,处理后数据集总长度 - 1]，可选。(用户在输入test_count时，要小于 Excel文件中指定的不同conversation_id的个数
infer.py 运行结束后，会打印所有图片预测的平均时延。 NPU上运行后，结果会保存在/home/ma-user/result.txt下。 如果在GPU上运行，推荐直接在GPU宿主机上执行，因此不需要启动容器，直接将模型和数据复制到相应目录，然后安装PIP依赖后就可以运行。GPU推
termcolor==1.1.0 yacs==0.1.8 准备run.sh文件中所需要的obs文件路径。 准备imagenet数据集的分享链接 勾选要分享的imagenet21k_whole数据集文件夹，单击分享按钮，选择分享链接有效期，自定义提取码，例如123456，单击“复制链接”，记录该链接。
1580 表2 模型镜像版本 模型 版本 CANN cann_8.0.rc2 PyTorch 2.1.0 步骤1 检查环境 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel.csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark
工具进行镜像拉取。 nerdctl --namespace k8s.io pull {image_url} 注意：集群有多个节点，要确保每个节点都拥有镜像。 镜像获取完成后可通过如下其中一个命令进行查看： # ctr 工具查看 ctr -n k8s.io image list # 或 crictl
成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli download --resume-download meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf --local-dir <模型下载路径> 如果要下载指定版本的模型文件，则命令如下：
成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli download --resume-download meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf --local-dir <模型下载路径> 如果要下载指定版本的模型文件，则命令如下：
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