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service_name：服务名称，保存评测结果时创建目录，示例为：llama2-13b-chat-test。 eval_dataset：评测使用的评测集（枚举值），目前仅支持mmlu、ceval。 service_url：成功部署推理服务后的服务预测地址，示例：http://
训练过程预处理后数据集目录 |──saved_checkpoints # 训练生成权重文件 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
调用模型服务 在ModelArts Studio大模型即服务平台完成模型部署后，可以再其他业务环境中调用该模型服务进行预测。 调用MaaS部署的模型服务 免费体验预置服务 ModelArts Studio大模型即服务平台给新用户分配了每个模型100万Tokens的免费调用额度，无需部
提示：本文档适用于OBS+SFS Turbo的数据存储方案，不适用于仅OBS存储方案。通过OBS对象存储服务（Object Storage Service）与SFS Turbo文件系统联动，可以实现灵活数据管理、高性能读取等。 约束限制 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。
d/00skip-verify-peer.conf # 安装 horovod v0.22.1 已经编译好的 openmpi 3.0.0 文件 # https://github.com/horovod/horovod/blob/v0.22.1/docker/horovod/Dockerfile # https://github
本文档适用于OBS+SFS Turbo的数据存储方案，不适用于仅使用OBS的存储方案。通过OBS对象存储服务（Object Storage Service）与SFS Turbo文件系统联动，可以实现数据灵活管理、高性能读取数据等。通过OBS上传训练所需的模型文件、训练数据等，再将OBS中的数据文件导入到SFS
机器或资源池无法连通网络，并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下，用户则需要找到已联网的机器（本章节以Linux系统机器为例）提前下载资源，以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。 步骤一：资源下载 Python依赖包下载：进入 scripts/install
ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1”，注意编号不是填4、5。 图1 查询结果 启动推理服务的具体操作步骤请参见启动推理服务。 父主题： 推理服务部署
quit) Step4 请求推理服务 另外启动一个terminal，使用命令测试推理服务是否正常启动，端口请修改为启动服务时指定的端口。 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${d
TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断
本文涉及PyTorch训练的单卡和分布式业务迁移到昇腾的业务范围。当前针对常见的开源LLM/AIGC等领域的开源模型，ModelArts已经提供了迁移好的开箱即用模型，且保证了较优的精度和性能。如果用户业务同样使用这些开源模型，建议直接使用ModelArts提供的模型运行指导，其余场景再考虑使用本指导自行迁移和调优。
提示：本文档适用于OBS+SFS Turbo的数据存储方案，不适用于仅OBS存储方案。通过OBS对象存储服务（Object Storage Service）与SFS Turbo文件系统联动，可以实现灵活数据管理、高性能读取等。 约束限制 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。
提示：本文档适用于OBS+SFS Turbo的数据存储方案，不适用于仅OBS存储方案。通过OBS对象存储服务（Object Storage Service）与SFS Turbo文件系统联动，可以实现灵活数据管理、高性能读取等。 约束限制 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。
quit) Step4 请求推理服务 另外启动一个terminal，使用命令测试推理服务是否正常启动，端口请修改为启动服务时指定的端口。 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${d
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
quit) Step4 请求推理服务 另外启动一个terminal，使用命令测试推理服务是否正常启动，端口请修改为启动服务时指定的端口。 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${d
对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 system：系统提示词，用来为整个对话设定场景或提供指导原则。 history： 一个列表，包含之前轮次的对话记录，每一对都是用户消息和模型回复。这有助于保持对话的一致性和连贯性。
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断
Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统，详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。 图1 创建SFS Turbo 其中，文件系统类型推荐选用500MB/s/TiB或1000MB/s/TiB，应用于AI大模型场景中。存储容量推荐使用
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