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使用VS Code调试代码时不能进入源码 如果已有launch.json文件，请直接看步骤三。 步骤一：打开launch.json文件 方法一：单击左侧菜单栏的Run（Ctrl+Shift+D）按钮，再单击create a launch.json file。如下图所示： 方法二：单击上侧菜单栏中的Run
系统容器异常退出 问题现象 在训练创建后出现“系统容器异常退出”的故障。 [ModelArts Service Log]2022-10-11 19:18:23,267 - file_io.py[1ine:748] - ERROR: stat:404 errorCode:NoSuchKey
根据报错日志分析，模型目录下存在多余文件“/home/mind/model/v0432/cdn_short.pt”。 处理方法 在模型目录中删除“/home/mind/model/v0432/cdn_short.pt”文件，重新导入模型后进行部署在线服务即可正常预测。 父主题： 服务部署
Files按钮，打开文件上传窗口，选择左侧的进入GitHub开源仓库Clone界面。 图1 上传文件图标 图2 进入GitHub开源仓库Clone界面 输入有效的GitHub开源仓库地址后会展示该仓库下的文件及文件夹，说明用户输入了有效的仓库地址，同时给出该仓库下所有的分支供选择，选择完成后单击“克隆”开始Clone仓库。
下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码，并将以上源码打包至镜像环境中。 若用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 Notebook中构建新镜像方案
clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码（install.sh中会自动下载配套版本，若手动下载源码还需修改版本）至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下： |——AscendCloud-LLM |──llm_train
动态挂载OBS并行文件系统 什么是动态挂载OBS并行文件系统 并行文件系统（Parallel File System）是对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供的一种经过优化的高性能文件系统，详细介绍可以参见并行文件系统。 在ModelArts运行
载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码，并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 训练作业的资源池以及ECS都需要
载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码，并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 训练作业的资源池以及ECS都需要
载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码，并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 使用以上方案时，都会下载Mega
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下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码，并将以上源码打包至镜像环境中。 若用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 注意：训练作业的资源池以及ECS都需要联通外网，否则会安装和下载失败。
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 父主题： LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905） 场景介绍 准备工作 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 父主题： LLM大语言模型训练推理
clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码（install.sh中会自动下载配套版本，如果手动下载源码还需修改版本）至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下： |——AscendCloud-LLM |──llm_train
clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码（install.sh中会自动下载配套版本，如果手动下载源码还需修改版本）至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下： |——AscendCloud-LLM |──llm_train
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910） 场景介绍 准备工作 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 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
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.3-py3-none-any.whl # 推理安装包
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