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kv-cache-int8量化 什么是kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。 约束限制 当前支持per-token动态量化（推荐）， per-tensor静态量化以及per-tensor+per-head静态量化。
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后，只有部分节点会保存权重，而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时，会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常，可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内，最大只有60G（实际应该在40G
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh
断点续训和故障快恢说明 相同点 断点续训（Checkpointing）和故障快恢都是指训练中断后可从训练中一定间隔（${save-interval}）保存的模型（包括模型参数、优化器状态、训练迭代次数等）继续训练恢复，而不需要从头开始。 不同点 断点续训：可指定加载训练过程中生成的
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。DeepSpeed
父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
语言模型推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动
GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决 问题现象 GP Vnt1裸金属服务器，操作系统为EulerOS 2.9(基于CentOS制作的Linux发行版)，经常遇到服务器重启后，操作系统内核无故升级，导致系统上原安装的nvidia-driver等软件无法使用，只能卸载重新安装
重新安装软件后，这些负载可能被清除，从而使NVLINK带宽恢复正常。 父主题： Lite Server
保存Notebook实例 通过预置的镜像创建Notebook实例，在基础镜像上安装对应的自定义软件和依赖，在管理页面上进行操作，进而完成将运行的实例环境以容器镜像的方式保存下来。镜像保存后，默认工作目录是根目录“/”路径。
在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 通过预置的镜像创建Notebook实例，在基础镜像上安装对应的自定义软件和依赖，在管理页面上进行操作，进而完成将运行的实例环境以容器镜像的方式保存下来。镜像保存后，默认工作目录是根目录“/”路径。
LLM大语言模型 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导 主流开源大模型基于Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导 主流开源大模型基于Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导 AIGC模型 SDXL
准备Notebook（可选） 本步骤为可选操作。ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中，如果用户有自定义开发的需要，比如查看和编辑代码、数据预处理、权重转换等操作，可通过Notebook
deepseek-llm-67b 8 32 4 64 34 mistral-7b 1 32 1 128 35 mixtral-8x7b 4 8 2 32 36 gemma-2b 1 64 1 128 37 gemma-7b 1 8 1 32 38 falcon-11b 1 8 1 64 父主题： 主流开源大模型基于
父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
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mc2融合算子报错 Yi-34B、Qwen1.5系列、GLM4-9B模型执行lora微调策略任务时产生mc2融合算子错误。 图1 mc2融合算子错误 解决方法 修改代码文件：AscendFactory/scripts_modellink/{model_name}/3_training.sh
“unattended-upgrades”是一个用于安装安全更新的软件包。
语言模型推理性能测试 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 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
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