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e-cli是Hugging Face官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli download --resume-download meta
0.1:8080/goodbye 图3 访问在线服务 limit/request配置cpu和内存大小，已知单节点Snt9B机器为：8张Snt9B卡+192u1536g，请合理规划，避免cpu和内存限制过小引起任务无法正常运行。 父主题： Lite Cluster资源使用
行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接 labels与in
me为用户所属的账号名，user_password为用户登录密码，cn-north-1为项目名称，获取方法请参见获取用户名、获取账号名和账号ID和获取项目名称。 scope参数定义了Token的作用域，示例中获取的Token仅能访问project下的资源。Modelarts使用区
s/code/main.py”。 超参 当资源规格为单机多卡时，需要指定超参world_size和rank。 当资源规格为多机时（即实例数大于 1），无需设置超参world_size和rank，超参会由平台自动注入。 方式二：使用自定义镜像功能，通过torch.distributed
peed是一个开源库，用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示训练类型。可选择值：[pt、sf、rm、ppo]，pt代表预训练，sft代表指令监督微调，rm代表奖励模型训练，ppo代表PPO训练。
peed是一个开源库，用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值：[pt、sft、rm、ppo、dpo]，pt代表预训练，sft代表指令监督微调，rm
使用benchmark-tools访问推理服务时，输入输出的token和大于max_model_len，服务端返回报错Response payload is not completed，见图2。 再次设置输入输出的token和小于max_model_len访问推理服务，服务端响应200，见图3。
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行该脚本，这会从github上拉取模型的官方源码，并通过git apply qwen-vl.patch的方式进行NPU适配，最后将以上源码和环境打包至镜像中。 AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx ├─aigc_inference ├─aigc_train ├
\"bow\", \"crossbow\"], \"type\": \"string\"}}}" }' Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 附录：基于vLLM（v0.3.2）不同模型推理支持的max-model-len长度说明 基于vLLM（v0
行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接 labels与in
行该脚本，这会从github上拉取模型的官方源码，并通过git apply qwen-vl.patch的方式进行NPU适配，最后将以上源码和环境打包至镜像中。 AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx ├─aigc_inference ├─aigc_train ├
态shape，只能使用静态shape或者几个固定档位的分档shape代替。使用converter_lite转换模型时，也分为静态shape和分档shape两种方式，需要根据具体的业务需求使用对应的转换方式。本次迁移使用的是静态shape方式进行模型转换。 获取模型shape 由于
sh，该命令用于git clone完整的代码包和安装必要的依赖包，每次启动训练作业时会执行该命令安装。 您可以在Notebook中导入完代码之后，在Notebook运行sh scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包，然后使用保存镜像功能。后续训练作业
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约束生成：可以设定某些限制条件，如关键词、主题或风格，使生成的内容更加一致和相关。 提高质量：通过引导，生成的文本通常更具逻辑性和连贯性，减少无关信息的出现。 约束限制 Guided Decoding特性不能和multi-step同时使用。 离线推理使用Guided Decoding 离线推理，要使用guid
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