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附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.6.0）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.6.0）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.6.0）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后，只有部分节点会保存权重，而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时，会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常，可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内，最大只有60G（实际应该在40G
训练启动脚本说明和参数配置【旧】 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
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后，只有部分节点会保存权重，而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时，会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常，可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内，最大只有60G（实际应该在40G
mc2融合算子报错 Yi-34B、Qwen1.5系列、GLM4-9B模型执行lora微调策略任务时产生mc2融合算子错误。 图1 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
mc2融合算子报错 Yi-34B、Qwen1.5系列、GLM4-9B模型执行lora微调策略任务时产生mc2融合算子错误。 图1 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
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。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh
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 stage3
使用Server-Sent Events协议的方式访问在线服务 背景说明 Server-Sent Events（SSE）是一种服务器向客户端推送数据的技术，它是一种基于HTTP的推送技术，服务器可以向客户端推送事件。这种技术通常用于实现服务器向客户端推送实时数据，例如聊天应用、实时新闻更新等
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码包
报错“Failed to install the VS Code Server.”或“tar: Error is not recoverable: exiting now.”如何解决？ 问题现象 或 原因分析 可能为/home/ma-user/work磁盘空间不足。 解决方法 删除
在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开，未弹出VS Code窗口 原因分析 未安装VS Code或者安装版本过低。 解决方法 下载并安装VS Code（Windows用户请单击“Win”，其他用户请单击“其他”下载），安装完成后单击“刷新”完成连接
在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 场景说明 本案例将基于ModelArts提供的MindSpore预置镜像，并借助ModelArts命令行工具(请参考ma-cli镜像构建命令介绍)，通过加载镜像构建模板并修改Dockerfile，构建出一个新镜像，最后注册后在
通过AK/SK认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”，则表示在线服务已部署成功。部署成功的在线服务，将为用户提供一个可调用的API，此API为标准Restful API。用户可以通过AK/SK签名认证方式调用API。 使用AK/SK认证时，您可以通过APIG SDK
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。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例，运行：0_pl_pretrain_13b.sh 训练脚本后，脚本检查是否已经完成数据集预处理的过程。 如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh
yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml样例配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2
语言模型推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：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。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动
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