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设置DEBUG日志。 设置MindSpore日志环境变量。 # shell export GLOG_v=0 # 0-DEBUG、1-INFO、2-WARNING、3-ERROR 设置CANN日志环境变量。 # shell export ASCEND_GLOBAL_LOG_LEVEL=1
ace的权重路径。若服务部署在notebook中，该参数为notebook中权重路径；若服务部署在生产环境中，该参数为服务启动脚本run_vllm.sh中${model_path}。 --request-rate：请求频率，支持多个，如 0.1 1 2。实际测试时，会根据requ
动态shape 在某些推理场景中，模型输入的shape可能是不固定的，因此需要支持用户指定模型的动态shape，并能够在推理中接收多种shape的输入。在CPU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题，因为CPU算子支持动态shape；而在Ascend场景上，算子需要指定具体的
重不同的训练场景，可以定位模型训练中的精度问题。 精度预检工具旨在计算单个API在整网计算中和标杆场景下的差异，对于无明确精度差异来源情况或者对模型了解不多的情形下都推荐使用预检工具，检查第一个步骤或Loss明显出现问题的步骤。它可以抓取模型中API输入的数值范围，根据范围随机生
使用自定义镜像创建的训练作业一直处于运行中 问题现象 使用自定义镜像创建训练作业，训练作业的“状态”一直处于“运行中”。 原因分析及处理办法 日志打印如下内容，表示自定义镜像的CPU架构与资源池节点的CPU架构不一致。 standard_init_linux.go:215: exec
服务状态一直处于“部署中” 问题现象 服务状态一直处于“部署中”，查看模型日志未发现服务有明显错误。 原因分析 一般情况都是模型的端口配置有问题。建议您首先检查创建模型的端口是否正确。 处理方法 模型的端口没有配置，如您在自定义镜像配置文件中修改了端口号，需要在部署模型时，配置对应的端口号，使新的模型重新部署服务。
如果满足条件，则继续下一步。 查看SFS Turbo的VPC网段的安全组是否被限制了。 在所选专属资源池中新建一个未挂载的SFS Turbo的训练作业，当训练作业处于“运行中”时，通过Cloud Shell功能登录训练作业worker-0实例，使用curl {sfs-turbo-endpoint}
请根据依赖包的类型，在代码目录下放置对应文件： 依赖包为开源安装包时 暂时不支持直接从github的源码中安装。 在“代码目录”中创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件，并且在文件中写明依赖包的包名及其版本号，格式为“包名==版本号”。 例如，“代码目录”对应的OBS路
新的工作空间之后，相当于您拥有了一个新的“ModelArts分身”，您可以通过菜单栏的左上角进行工作空间的切换，不同工作空间中的工作互不影响。 创建工作空间时，必须绑定一个企业项目。多个工作空间可以绑定到同一个企业项目，但一个工作空间不可以绑定多个企业项目。借助工作空间，您可以对
说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts
Step4 测试用户权限 由于4中的权限需要等待15-30分钟生效，建议在配置完成后，等待30分钟，再执行如下验证操作。 使用用户组02中任意一个子账号登录ModelArts管理控制台。在登录页面，请使用“IAM用户登录”方式进行登录。 首次登录会提示修改密码，请根据界面提示进行修改。
# 需要的依赖包 |──LLaMA-Factory # 执行install.sh后生成此目录,容器内执行参考步骤三 启动容器镜像 |──data # 原始数据目
说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts
如果没有则需要重新加载至内核，执行如下命令进行加载： /etc/init.d/nv_peer_mem start 如果执行失败，可能是未加载nv_peer_mem.conf至/etc/infiniband/中或nv_peer_mem不在/etc/init.d/中。 如果找不到相关文件的
# 需要的依赖包 |──LLaMA-Factory # 执行install.sh后生成此目录,容器内执行参考Step3 启动容器镜像 |──data # 原始数
# 需要的依赖包 |──LLaMA-Factory # 执行install.sh后生成此目录,容器内执行参考Step3 启动容器镜像 |──data # 原始数
的OBS桶目录“obs_dir”，该目录用于后续配置的脚本中。 图2 租户名ID和IAM用户名ID 准备日志收集上传脚本。 修改以下脚本中NpuLogCollection的参数，将ak、sk、obs_dir替换为前面步骤中获取到的值，然后把该脚本上传到要收集NPU日志的节点上。 import
在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。
图2 绑定弹性公网IP 一个网卡只能绑定一个弹性公网IP。 单个弹性公网IP用于多个Server服务器 所有Server资源必须位于同一个VPC，并且该VPC没有NAT网关以及默认路由。 购买弹性公网IP。 登录华为云管理控制台。 在左侧服务列表中，单击“网络 > 弹性公网IP
MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下： 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播，得到输出 主GPU（逻辑序号为0）收集各GPU的输出，汇总后计算损失 分发损失，各GPU各自反向传播梯度
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