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8 0 # 第二台节点 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh xx.xx.xx.xx 8 1 # 第三台节点 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh xx.xx.xx.xx 8 2 # 第四台节点 sh
“我的发布”：可以查看个人发布的数据集信息，如文件大小、文件数量等。通过右侧的“重试”或“删除”可以管理已发布的数据集。 “我的下载”：可以查看个人下载的数据集信息。单击下拉三角，可以查看数据集ID、下载方式、目标区域等信息。 我的资产 > Notebook 展示个人发布的Notebook实例列表。 “我的发布”：
启动脚本，建立线程池发送请求，并汇总结果 ├── readme.md # 说明文档 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├── service_predict.py # 发送请求的服务 上传精度测试代码到推理容器中。如果在Step5 进入容器安装推理
0 # 第二台节点 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 1 # 第三台节点 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 2 # 第四台节点 sh
1750 元 由此可见，在3~4月份，该专属资源池总共产生的费用为：145.25 + 10.5 + 1750 = 1905.75 元 计费场景三 某公司需要使用ModelArts进行训练模型开发、服务部署，使用规格为CPU: 8 核 32GB的资源池，计划使用时间为1个月（30天）。
4 0 # 第二台节点 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 1 # 第三台节点 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 2 # 第四台节点 sh
TEXT_CLASSIFICATION （文本分类） NAMED_ENTITY_RECOGNITION （命名实体） TEXT_TRIPLE （文本三元组） AUDIO_CLASSIFICATION （声音分类） SPEECH_CONTENT （语音内容）SPEECH_SEGMENTATION
来源训练作业的ID，模型是从训练作业产生的可填写，用于溯源；如模型是从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。 source_job_version 否 String 来源训练作业的版本，模型是从训练作业产生的可填写，用于溯源；如模型是从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。 source_type
├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 执行性能测试脚本前，需先安装相关依赖。 pip install -r requirements.txt 静态benchmark 运行
自定义运行参数的Value值，不超过256个字符。 当需要通过Header（http消息头）携带自定义运行参数至在线服务时，可以配置。 可以设置以下三种场景： 如果在线服务部署多个版本用于灰度发布，可以使用个性化配置实现按用户分流。 表4 按内置变量配置条件 内置变量 说明 DOMAIN_NAME
dataset: mllm_demo,identity 否，忽略此步骤，执行下一步。 如需其他配置参数，可参考表1按照实际需求修改。 步骤三 启动训练脚本 修改完yaml配置文件后，启动训练脚本。模型不同最少NPU卡数不同，NPU卡数建议值可参考表1。 修改启动脚本demo.sh
├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchm
├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchm
# 第二台节点 sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 1 # 第三台节点 sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 2 # 第四台节点
获取基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.909-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6
├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 执行性能测试脚本前，需先安装相关依赖。 conda activate python-3.9.10
├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 执行性能测试脚本前，需先安装相关依赖。 conda activate python-3.9.10
建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}参见镜像地址获取。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。启动容器命令如下。 export work_dir="自定义挂载的工作目录"
python test.py 图2 部署在线服务 在XShell中新开一个终端，参考步骤5~7进入容器，该容器为客户端。执行以下命令验证自定义镜像的三个API接口功能。当显示如图所示时，即可调用服务成功。 curl -X POST -H "Content-Type: application/json"
昇腾能力应用地图 ModelArts支持如下开源模型基于Ascend卡进行训练和推理。 主流三方大模型 ModelArts针对以下主流的LLM大模型进行了基于昇腾NPU的适配工作，可以直接使用适配过的模型进行推理训练。 表1 LLM模型训练能力 支持模型 支持模型参数量 应用场景
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