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一个OBS目录，SDK会将notebook目录code_dir打包上传到obs_path中。 准备训练输出，与单机训练作业调试4相同。 查看训练支持的AI框架，与单机训练作业调试5相同。 保存当前Notebook为新镜像，与单机训练作业调试9相同。 Estimator初始化。 from
理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.5.0版本。不同vL
"max_tokens": 50,"temperature":0}”，单击“预测”既可看到预测结果。 图5 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
"max_tokens": 50,"temperature":0}”，单击“预测”既可看到预测结果。 图5 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
志文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中，多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 5000 指定模型训练过程中，每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务 plot_loss
--hf-num-gpus：需要使用的卡数。 --batch-size：推理每次处理的输入数目。 -w：存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
模型的最大输出长度 --hf-num-gpus, 需要使用的卡数 --batch-size, 推理每次处理的输入数目 -w 存放输出结果的目录 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vL
--hf-num-gpus：需要使用的卡数。 --batch-size：推理每次处理的输入数目。 -w：存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
--hf-num-gpus：需要使用的卡数。 --batch-size：推理每次处理的输入数目。 -w：存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
--hf-num-gpus：需要使用的卡数。 --batch-size：推理每次处理的输入数目。 -w：存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
--hf-num-gpus：需要使用的卡数。 --batch-size：推理每次处理的输入数目。 -w：存放输出结果的目录。 步骤二：查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
--hf-num-gpus：需要使用的卡数。 --batch-size：推理每次处理的输入数目。 -w：存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
SDK，以便管理不同的项目，避免依赖项之间产生兼容性问题。 构建自定义模型。 编写自定义配置类。 模型的configuration包含了构建模型所需的所有信息的对象，需要尽可能完整。 from galleryformers import PretrainedConfig from typing import
#检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 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.ip_forward
"max_tokens": 50,"temperature":0}”，单击“预测”既可看到预测结果。 图9 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
"max_tokens": 50,"temperature":0}”，单击“预测”既可看到预测结果。 图9 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
是否必选 参数类型 描述 action 是 Integer 验收行为。可选值如下： 0：通过全部样本 1：驳回全部样本 2：取消验收 3：查看验收冲突的样本列表 4：只通过单张验收通过的样本及未验收的样本 5：只通过单张验收通过的样本 overwrite_last_result 否
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