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是否自动停止：启用该参数并设置时间后，服务将在指定时间后自动停止。如果不启用此参数，在线服务将一直运行，同时一直收费，自动停止功能可以帮您避免产生不必要的费用。默认开启自动停止功能，且默认值为“1小时后”。 目前支持设置为“1小时后”、“2小时后”、“4小时后”、“6小时后”、“自定义”。如果
--quantization：推理量化参数。当使用量化功能，则在推理服务启动脚本中增加该参数，如果未使用量化功能，则无需配置。根据使用的量化方式配置，可选择awq、smoothquant或者GPTQ方式。该参数可与投机推理配合使用，实现投机校验模型的量化功能。 --enable-chunked-
它更侧重于多轮对话数据的收集和组织，模拟用户与 AI 之间的交互。数据集包含有以下字段： conversations：包含一系列对话对象，每个对象都由发言者(from)和发言内容(value)组成。 from：表示对话的角色，可以是"human"（人类）或"gpt"（机器），表示是谁说的这句话。
就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。
会下载历史版本占用磁盘空间。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 利用OBS-Browser+工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构，此处
式的。您可以根据实际需求进行选择。 推理速度与模型复杂度强相关，您可以尝试优化模型提高预测速度。 ModelArts中提供了模型版本管理的功能，方便溯源和模型反复调优。 父主题： Standard推理部署
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（包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......）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。
网卡名称错误 当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如，ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5，则可以设置环境变量指定该值。 图1 网卡名称错误 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图1 创建镜像组织 Step2 登录ECS服务器 根据创建ECS服务器创建完成ECS服务器后，单击“远程登录”，可使用华为CloudShell远程登录如图所示。后续安装Docker、获取镜像、构建镜像等操作均在该ECS上进行。
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压A
显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压A
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（包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......）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。
显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
它更侧重于多轮对话数据的收集和组织，模拟用户与 AI 之间的交互。数据集包含有以下字段： conversations：包含一系列对话对象，每个对象都由发言者(from)和发言内容(value)组成。 from：表示对话的角色，可以是"human"（人类）或"gpt"（机器），表示是谁说的这句话。
对于GQA，key的shape是 [B, N2, S2, D]，其中N2 ≤ 2048，并且N1是N2的正整数倍。 不满足以上场景，则不能实现NPU_Flash_Attn功能。 父主题： 训练脚本说明
[B, N2, S2, D]，其中 N2 ≤ 2048，并且N1是N2的正整数倍。 不满足以上场景，则不能实现NPU_Flash_Attn功能。 父主题： 训练脚本说明
查询可视化作业详情 功能介绍 根据作业名称查看指定的可视化作业详情。 URI GET /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String
[B, N2, S2, D]，其中 N2 ≤ 2048，并且N1是N2的正整数倍。 不满足以上场景，则不能实现NPU_Flash_Attn功能。 父主题： 训练脚本说明
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