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在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：Standard大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
"software|firmware" #查看驱动和固件版本 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。
推理场景介绍 准备工作 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 eagle投机小模型训练 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题 附录：工作负载Pod异常问题和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab常用功能介绍 在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中创建定时任务 上传文件至JupyterLab 下载JupyterLab文件到本地
确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 已经准备好数据源，例如存放在OBS的“/test-obs/classify/input/cat-dog/”目录下。 已经准备好数据集的输出位置，用于存放输出的标注信息等文件，例如“/test-obs/classify/output/”。
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 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
从DWS导入数据到ModelArts数据集 从本地上传数据到ModelArts数据集 文件型数据来源 文件型数据集支持从两种数据源导入数据：“OBS”和“本地上传”。导入后，导入目录下的数据会复制至数据集的数据源路径下。 OBS：又分为从OBS目录或从Manifest文件两种导入方式，需要将
OBS路径没有设置为具体的文件路径，设置成了文件夹。 OBS中的文件设置了加密。请前往OBS控制台查看，确保该文件未加密。 OBS桶和Notebook不在同一个区域。请确保读取的OBS桶和Notebook处于同一站点区域，不支持跨站点访问OBS桶。例如：都在华北-北京四站点。具体操作请参见如何查看O
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
在ModelArts Standard上运行GPU多机多卡训练作业 在ModelArts Standard使用run.sh脚本实现OBS和训练容器间的数据传输 父主题： Standard模型训练
无法执行相关GPU命令，只能尝试释放D+进程。 处理方法 “nvidia-smi”是一个NVIDIA GPU监视器命令行工具，用于查看GPU的使用情况和性能指标，可以帮助用户进行GPU优化和故障排除。 但是建议在业务软件或训练算法中，避免频繁使用“nvidia-smi”命令功能获取相关信息，存在锁死的风险。出现D+进程后可以尝试如下方法：
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
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# 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。
通过nvidia-smi -a查询到Retired Pages中，Single Bit和Double Bit之和大于64。 发起维修流程。 NT_GPU_CARD_LOSE GPU 掉卡 GPU卡丢失。 节点规格的GPU卡数和以下任意值不相等： lspci可见GPU卡数。 nvidia-smi可见卡数。
通过设定ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES环境变量为0，控制0号卡对当前进程可见，PRE_SEQ_LEN和LR分别是soft prompt长度和训练的学习率，可以进行调节以取得最佳的效果。此外，这里去掉了int 4量化默认为FP16精度。${HOME} 目录需要根
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基于编写工作流代码示例的场景案例进行改造，代码编写示例如下： from modelarts import workflow as wf # 定义统一存储对象管理输出目录 output_storage = wf.data.OutputStorage(name="output_storage", de
py”中，需要添加一个子类，该子类继承对应模型类型的父类，各模型类型的父类名称和导入语句如表1所示。导入语句所涉及的Python包在ModelArts环境中已配置，用户无需自行安装。 表1 各模型类型的父类名称和导入语句 模型类型 父类 导入语句 TensorFlow TfServingBaseService
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