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batch为批量服务，批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。 edge表示边缘服务，通过华为云智能边缘平台，在边缘节点将模型部署为一个Web Service，需提前在IEF（智能边缘服务）创建好节点。 vpc_id 否 String 在线服务实例部署的虚拟私有云ID，默认为空，此时ModelAr
} ], "description" : "Hyperparameter search using the tree-structured Parzen estimator algorithm." }, { "name" : "anneal_search",
Megatron-DeepSpeed是一个基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatron-LM是一个用于大规
例。 cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，转换权重等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下。 父主题： 准备工作
thread_affinity_mode = 2 return context def __call__(self, **kwargs): if not self.use_ascend: return self.onnx_runtime_model(**kwargs)
preferred Armor, Weapon, and Strength", "max_tokens": 200, "temperature": 0, "guided_json": "{\"title\": \"Character\", \"type\": \"object\"
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或
preferred Armor, Weapon, and Strength", "max_tokens": 200, "temperature": 0, "guided_json": "{\"title\": \"Character\", \"type\": \"object\"
托管模型到AI Gallery AI Gallery上每个资产的文件都会存储在线上的AI Gallery存储库（简称AI Gallery仓库）里面。每一个模型实例视作一个资产仓库，模型实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如，模型名称为“Test”，则AI Gallery仓库有个
例。 cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，转换权重等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下。 父主题： 准备工作
例。 cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，转换权重等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下。 父主题： 准备工作
高：对于可能直接导致业务失败、数据丢失、系统不能维护、系统资源耗尽的高危操作。 中：对于可能导致安全风险及可靠性降低的高危操作。 低：高、中风险等级外的其他高危操作。 表1 高危操作一览表 操作对象 操作名称 风险描述 风险等级 应对措施 操作系统 升级/修改操作系统内核或者驱动。 如果升级/修改操作系统内核或者
对于大小不超过100MB的文件直接上传，并展示文件大小、上传进度及速度等详细信息。 对于大小超过100MB不超过50GB的文件可以使用OBS中转，系统先将文件上传OBS（对象桶或并行文件系统），然后从OBS下载到Notebook，上传完成后，会将文件从OBS中删除。 50GB以上的文件上传通过调用ModelArts
在Notebook列表，单击实例名称，进入实例详情页，查看Notebook实例配置信息。 在Notebook中打开Terminal，输入启动命令调试代码。 # 建立数据集软链接 # ln -s /home/ma-user/work/${coco数据集在SFS上的路径} /home/ma-user/coco
户配置委托授权，允许访问这些依赖服务。 使用华为云账号登录ModelArts管理控制台，按照版本选择以下操作。 新版本：在左侧导航栏选择“系统管理 > 权限管理”。 旧版本：在左侧导航栏选择“全局配置”。 单击“添加授权”，配置相关参数。 下文以IAM子用户为例进行说明，您可以按需修改。
以及需要部署的资源依赖，减小推理过程中的计算量，降低增量推理时延，提升吞吐。 FASP (Fast and Accurate Structured Pruning) 一种针对LLM进行结构化剪枝的算法，可以减少大模型对于内存和计算资源的需求，提升推理速度，同时其具备比较高的剪枝速
以及需要部署的资源依赖，减小推理过程中的计算量，降低增量推理时延，提升吞吐。 FASP (Fast and Accurate Structured Pruning) 一种针对LLM进行结构化剪枝的算法，可以减少大模型对于内存和计算资源的需求，提升推理速度，同时其具备比较高的剪枝速
其中firmware代表固件版本，software代表驱动版本。 如果机器上的版本不是所需的版本（例如需要换成社区最新调测版本），可以参考后续步骤进行操作。 查看机器操作系统版本，以及架构是aarch64还是x86_64，并从昇腾官网获取相关的固件驱动包。固件包名称为“Ascend-hdk-型号-npu-firmware_版本号
分离部署 PD分离部署 全量、增量分离部署，提高资源利用率，提升体验。 剪枝 FASP (Fast and Accurate Structured Pruning) 剪枝 FASP剪枝是一种结构化稀疏剪枝方法，能有效降低模型显存以及需要部署的资源依赖，减小推理过程中的计算量，降低增量推理时延，提升吞吐。
分离部署 PD分离部署 全量、增量分离部署，提高资源利用率，提升体验。 剪枝 FASP (Fast and Accurate Structured Pruning) 剪枝 FASP剪枝是一种结构化稀疏剪枝方法，能有效降低模型显存以及需要部署的资源依赖，减小推理过程中的计算量，降低增量推理时延，提升吞吐。
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