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若已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下：
若已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下：
--backend：服务类型，如tgi，vllm，mindspore、openai。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --dataset：数据集路径，推荐使用human-eval-v2-20210705
--backend：服务类型，如tgi，vllm，mindspore、openai。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --dataset：数据集路径，推荐使用human-eval-v2-20210705
如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下：
服务类别：请选择“按名称查找服务”。 服务名称：填入步骤1中获取的“终端节点服务地址”。单击右侧验证按钮，系统将为您自动填入虚拟私有云、子网和节点IP。 创建内网域名：保持默认值。 确认规格无误后，单击“立即购买”后提交任务，界面自动跳转至终端节点列表页面。 创建DNS内网域名 新创建的
sh”。其中，启动脚本的完整代码请参见代码示例。 （可选）启用ranktable动态路由 如果训练作业需要使用ranktable动态路由算法进行网络加速，则可以联系技术支持开启集群的cabinet调度权限。同时，训练作业要满足如下要求才能正常实现ranktable动态路由加速。 训练使用的Python版本是3.7或3
务器页面。 图2 节点管理 绑定弹性公网IP。 若已有未绑定的弹性公网IP，直接选择即可。如果没有可用的弹性公网IP，需要先购买弹性公网IP。 图3 弹性公网IP 单击“购买弹性公网IP”，进入购买页。 图4 绑定弹性公网IP 图5 购买弹性公网IP 完成购买后，返回弹性云服务器页面，刷新列表。
依赖的环境“/modelarts/authoring/notebook-conda/bin/pip”进行安装，不要使用默认的anaconda（kernel依赖的python环境）的pip进行安装。 使用命令jupyter labextension list --app-dir=/home/ma-user/
前提条件 在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件，开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台。 进入JupyterLab页面，在待分享的ipynb文件右侧，单击“创建分享”按钮，弹出“发布AI Gallery
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，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bench
在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件，开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台，选择“开发环境 > Notebook”。 打开“运行中”的Notebook实例进入JupyterLab页面，在待分享的ipynb文件右侧，单击“创建分享”按钮，弹出“发布AI
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，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bench
-p <端口> ma-user@<域名/ip> SSH可用时跳过3继续远端排查。 SSH不可用，排查3。 在VS Code Terminal里执行如下检查网络。如果网络异常，请执行命令检查端口。 curl -kv telnet://<域名/ip>:<port> 端口有问题，请联系技术支持。
-p <端口> ma-user@<域名/ip> SSH可用时跳过3继续远端排查。 SSH不可用，排查3。 在VS Code Terminal里执行如下检查网络。如果网络异常，请执行命令检查端口。 curl -kv telnet://<域名/ip>:<port> 端口有问题，请联系技术支持。
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，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bench
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，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bench
you can also easily set the TorchScript flag model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased", torchscript=True) # Creating the trace traced_model
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后，脚本自动执行权重转换，并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换，则直接执行训练任务。如果未进行权重转换，则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh。脚本具体参数如下：
通过公网使用kubectl工具，可以将kubectl安装在任一台可以访问公网的机器。 首先需要绑定公网地址，单击公网地址后的“绑定”按钮。 图4 绑定公网地址 选择已有的公网IP，或者跳至创建，创建新的弹性公网IP。 完成公网地址绑定后，在“集群信息”找到“连接信息”，单击kubectl后的“配置”按钮。
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