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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 > 服务升级”。 在服务升级页面，配置升级参数。 “模型设置”：单击“更换”，选择原模型下的其他模型版本。 其他参数不可修改，但可以了解原模型服务的配置。 配置完成后，单击“提交”启动服务升级。 父主题：
通过运行install.sh脚本，会git clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码（install.sh中会自动下载配套版本，若手动下载源码还需修改版本）至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下： |——AscendCloud-LLM
单击红框中相应位置，即可出现下拉框，修改响应的数据源和资源池。 刷新数据 单击右上角的图标，即可刷新整个DashBoard的所有数据，各panel也会更新 修改自动刷新时间 图6 修改自动刷新时间 模板的默认刷新时间是15分钟，如果觉得该时间不合适，可在右上角下拉选择修改，修改后，单击保存即可生效。 修改DashBoard查询数据时间范围
可能是密钥文件或放置密钥的文件夹权限问题，密钥不正确等，请按以下步骤排查。 解决方案 排查/home/ma-user权限，建议将该目录权限设置为755或750，权限不能过于宽松，以保证用户隔离和安全。修改方法如下。 chomd 755 /home/ma-user chomd 750
控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。 temperature
size参数，指定-1时为per-channel权重量化，W4A16支持128和-1，W8A16支持-1。 --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-ha
size参数，指定-1时为per-channel权重量化，W4A16支持128和-1，W8A16支持-1。 --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-ha
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&& useradd -d /home/ma-user -m -u 1000 -g 100 -s /bin/bash ma-user 明确设置镜像的启动命令。在dockerfile文件中指定cmd，dockerfile指令示例如下： CMD sh /home/mind/run.sh
通过运行install.sh脚本，会git clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码（install.sh中会自动下载配套版本，若手动下载源码还需修改版本）至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下： |——AscendCloud-LLM
准备obsutil_linux_amd64.tar.gz的分享链接 单击此处下载obsutil_linux_amd64.tar.gz，将其上传至OBS桶中，设置为公共读。单击属性，单击复制链接。 链接样例如下： https://${bucketname_name}.obs.cn-north-4.myhuaweicloud
入统一身份认证（IAM）服务。 在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”，单击右上角的“创建自定义策略”，设置策略。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：ma_sfs_turbo。 “策略配置方式”：JSON视图。 “策略内容”：填入如下内容。 { "Version":
&& useradd -d /home/ma-user -m -u 1000 -g 100 -s /bin/bash ma-user 明确设置镜像的启动命令。在dockerfile文件中指定cmd，dockerfile指令示例如下： CMD sh /home/mind/run.sh
size参数，指定-1时为per-channel权重量化，W4A16支持128和-1，W8A16支持-1。 --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-ha
中将数据从OBS复制到“/cache”目录，然后每次从“/cache”目录读取数据，直到训练结束。训练结束以后“/cache”目录的内容会自动被清空。 优化方式 以TensorFlow代码为例。 优化前代码如下所示： 1 2 3 4 ... tf.flags.DEFINE_string('data_url'
a-user/work”。 单击“提交”，在“信息确认”页面，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“确定”。 训练作业创建完成后，后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间，根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同，训练时长将持续几
控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。 temperature
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