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824153350-cebb080 cann_8.0.rc3 pytorch_2.1.0 驱动23.0.6 从SWR拉取 不同软件版本对应的基础镜像地址不同，请严格按照软件版本和镜像配套关系获取基础镜像。 父主题： SD1.5&SDXL Kohya框架基于DevServer适配PyTorch
迁移环境准备 迁移环境准备有以下两种方式： 表1 方式说明 序号 名称 说明 方式一 ModelArts Notebook 该环境为在线调试环境，主要面向演示、体验和快速原型调试场景。 优点：可快速、低成本地搭建环境，使用标准化容器镜像，官方Notebook示例可直接运行。 缺点
ize大小，不影响精度，只影响得到结果速度。 eval_datasets：评测数据集和评测方法，比如ceval_gen、mmlu_gen，不同数据集可以详见opencompass下面data目录。 model_name：评测模型名称，不需要与启动服务时的模型参数保持一致。 ben
系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
在微调工作流的“作业设置”环节配置训练作业参数。 算法配置，会显示已选模型的信息，基于已选模型选择微调方式。 当“训练任务类型”是“文本问答”或“文本生成”时，AI Gallery支持的微调方式是LoRA。 当“训练任务类型”是“自定义”时，微调方式来自于模型文件“train_params.json” 。 低秩适应
模型NPU卡数取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推 表1 模型NPU卡数取值表 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 训练类型 Zero并行 规格与节点数 llama3 70B cutoff_len=4096
aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4
PyTorch模型转换为Onnx模型（可选） 获取onnx模型有以下两种方式。下文介绍如何通过方式一进行操作。如果采用方式二，可以跳过此步骤。 方式一：使用官方提供的模型转换脚本将PyTorch模型转换为onnx模型。 方式二：对于提供了onnx模型的仓库，可以直接下载onnx模型。 通
开通自动续费后，专属资源池会在每次到期前自动续费，避免因忘记手动续费而导致资源被自动删除。 在一个包年/包月专属资源池生命周期的不同阶段，您可以根据需要选择一种方式进行续费，具体如图1所示。 图1 专属资源池生命周期 专属资源池从购买到期前，处于正常运行阶段，资源状态为“运行中”。 到期后，资源状态变为“已过期”。
填写资源池和模型配置等关键信息，详情请参见表2。 表2 参数说明 参数名称 子参数 说明 “资源池” “公共资源池” 公共资源池有CPU或GPU两种规格，不同规格的资源池，其收费标准不同，详情请参见价格详情说明。当前仅支持按需付费模式。 “专属资源池” 在专属资源池规格中选择对应的规格进行使用。暂不支持选择创建了逻辑子池的物理池。
启动服务为vllm服务。 其中常见的参数如下： --host：服务部署的IP --port：服务部署的端口，注意如果不同实例部署在一台机器上，不同实例需要使用不同端口号 --model：HuggingFace下载的官方权重 --max-num-seqs：同时处理的最大句子数量 -
的敏感信息数据保护，避免敏感信息泄露。 命令预览 $ ma-cli -h Usage: ma-cli [OPTIONS] COMMAND [ARGS]... Options: -V, -v, --version 1.2.1 -C, --config-file
ModelArts支持设置子用户的细粒度权限、不同工作空间之间资源隔离。ModelArts工作空间帮您实现项目资源隔离、多项目分开结算等功能。 如果您开通了企业项目管理服务的权限，可以在创建工作空间的时候绑定企业项目ID，并在企业项目下添加用户组，为不同的用户组设置细粒度权限供组里的用户使用。
Step1 创建OBS桶和文件夹 在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及训练代码。如下示例中，请创建命名为“test-modelarts”的桶，并创建如表1所示的文件夹。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。
MaaS大模型即服务平台功能介绍 对于普通企业来说，大模型开发不仅需要强大的算力，还需要学习训练、部署的相关参数配置和规格选择等专业知识。ModelArts Studio大模型即服务平台（后续简称为MaaS服务）作为一个面向客户的大模型服务化平台，提供简单易用的模型开发工具链，支
本文档。 确保容器可以访问公网。 步骤一：准备环境 请参考Lite Server资源开通，购买Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169
准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何
Human, assistant conversation_id: 指定的对话id, 如果相同, 转换后就放在同一conversation_id的不同turn_X下。如果为空，则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。
Human, assistant conversation_id: 指定的对话id, 如果相同, 转换后就放在同一conversation_id的不同turn_X下。如果为空，则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。
16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、在容器中使用ma-user用户，
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