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host：与起服务的host保持一致，比如起服务为0.0.0.0,host设置也为0.0.0.0。 service_port：服务端口，与启动服务时的端口保持，比如8080。 max_out_len：在运行类似mmlu、ceval等判别式回答时，max_out_len建议设置小一些，比如16。在运行human_ev
SFS（存放数据和代码）”。 多机多卡：大数据量（1T训练数据）、高算力场景（4台8卡Vnt1），存储方案使用“SFS（存放数据）+普通OBS桶（存放代码）”，采用分布式训练。 表1 不同场景所需服务及购买推荐 场景 OBS SFS SWR DEW ModelArts VPC ECS
time per iteration)*1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数，具体参数查看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定
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在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型部署”进入服务列表。 选择“我的服务”页签。 选择模型服务，单击操作列的“更多 > 设置QPS”，在弹窗中修改数值，单击“提交”启动修改任务。 图1 修改QPS 在我的服务列表，单击服务名称，进入服务详情页，可以查看修改后的QPS是否生效。
time per iteration)*1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数，具体参数查看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定
请根据界面提示，填写必选参数，然后单击“下一步”。 在“加入用户组”步骤中，选择“用户组02”，然后单击“创建用户”。 系统将逐步创建好前面设置的2个用户。 父主题： 配置ModelArts基本使用权限
/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/run_train.sh #训练自定义镜像-预置命令场景 运行命令就可以设置为： bash /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/run_train.sh python /hom
和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加 TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表1进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（gl
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（gl
和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表1进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（gl
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和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表1进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（gl
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和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加 TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（gl
表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain，返回临时预览链接。设置为application/octet-stream，返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token
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