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mc2融合算子错误 解决方法 修改代码文件：AscendFactory/scripts_modellink/{model_name}/3_training.sh文件，去除以下mc2融合算子--mc2 父主题： 常见错误原因和解决方法
号进行排序，端口之间用`,`分隔开作为该环境变量的输入。 USE_OPENAI：仅在服务入口实例生效，用于配置api-server服务是否使用openai服务，默认为1。当配置为1时，启动服务为openai服务；当配置为0时，启动服务为vllm服务。 其中常见的参数如下： --host：服务部署的IP
号进行排序，端口之间用`,`分隔开作为该环境变量的输入。 USE_OPENAI：仅在服务入口实例生效，用于配置api-server服务是否使用openai服务，默认为1。当配置为1时，启动服务为openai服务；当配置为0时，启动服务为vllm服务。 其中常见的参数如下： --host：服务部署的IP
benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等后端。本文档使用的推理接口是openai。 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。
mc2融合算子错误 解决方法 修改代码文件：AscendFactory/scripts_modellink/{model_name}/3_training.sh文件，去除以下mc2融合算子--mc2 父主题： 常见错误原因和解决方法
在运行finetune_ds.sh 时遇到报错 在运行finetune_ds.sh 时遇到报错 pydantic_core._pydantic_core.ValidationError: 1 validation error for DeepSpeedZeroConfig sta
ble_10.**.**.18_host.json export NODE_PORTS=8088,8089 export USE_OPENAI=1 sh AscendCloud-LLM/llm_tools/PD_separate/start_servers.sh \ --model=${model}
mc2融合算子错误 解决方法 修改代码文件：AscendFactory/scripts_modellink/{model_name}/3_training.sh文件，去除以下mc2融合算子--mc2 父主题： 常见错误原因和解决方法
128 24 chatglm3-6b 1 64 1 128 25 glm-4-9b 1 32 1 128 26 baichuan2-7b 1 8 1 32 27 baichuan2-13b 2 4 1 4 28 yi-6b 1 64 1 128 29 yi-9b 1 32 1 64
在运行finetune_ds.sh 时遇到报错 在运行finetune_ds.sh 时遇到报错 pydantic_core._pydantic_core.ValidationError: 1 validation error for DeepSpeedZeroConfig sta
benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等后端。本文档使用的推理接口是openai。 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。
多模态模型推理性能测试 多模态模型推理的性能测试目前仅支持静态性能测试。 静态性能测试是指评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。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。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代
OBS为例，请参考创建OBS桶，例如桶名：standard-llama2-13b。并在该桶下创建文件夹目录用于后续存储代码使用，例如：training_data。 父主题： 准备工作
PD分离部署手动配比调优（推荐） 配比调优理论分析 PD分离部署性能对比对象为相同实例个数、实例使用相同卡数、相同SLO要求下的PD混推性能。 PD性能测评脚本与绘图工具请参考PD分离性能调优工具使用说明章节。 样例场景如下：模型qwen2.5 32B输入1024、输出512、SLO为2s
13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-of-0
准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
多模态模型推理性能测试 多模态模型推理的性能测试目前仅支持静态性能测试。 静态性能测试是指评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。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。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代
Goodput in LLM Serving using Prefill-Decode Disaggregation | Hao AI Lab @ UCSD (hao-ai-lab.github.io) 目前业内普遍用的度量分离部署收益的方案都是SLO，或者说同构场景只有在有SLO要求时，分
发送请求的速率列表，"1,2,3,4,5"表示for循环依 次运行1-5的请求速率，用逗号隔开 backend 后台服务名称，"openai"表示是vllm的openai服务 host 各个实例的ip，"127.0.0.1,127.0.0.1,127.0.0.1,127.0.0.1"表示4个实例的ip均为127
#obs存放数据路径 obs_code_dir= "obs://<bucket_name>/llm_train" obs_data_dir= "obs://<bucket_name>/training_data" obs_model_dir= "obs://<bucket_name>/model"
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