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c_decode/EAGLE 文件夹，使用convert_eagle_ckpt_to_vllm_compatible.py脚本进行权重转换。转换命令为 python convert_eagle_ckpt_to_vllm_compatible.py --base-path 大模型权重地址
如果训练失败，则会执行sleep命令，此时可通过Cloud Shell登录容器镜像中调试。 在Cloud Shell中调试多节点训练作业时，需要在Cloud Shell中切换work0、work1来实现对不同节点下发启动命令，否则任务会处于等待其他节点的状态。 如何防止Cloud Shell的Session断开
为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size：表示共享内存，用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件，因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker exec
介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 若需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
STOPPING，停止中 STOPPED，停止 UNAVAILABLE，故障 DELETED，已删除 RESIZING，规格变更中 RESIZE_FAILED，规格变更失败 sortby 否 String 分类标准，支持“name”、“creation_timestamp”。默认为“name”。
W4A16量化工具 ├──convert_awq_to_npu.py # awq权重转换脚本 ├──quantize.py # 昇腾适配的量化转换脚本 ├──build.sh # 安装量化模块的脚本 ├──llm_evaluation
针对每一个数据集版本，您可以通过“存储路径”参数，获得此版本对应的Manifest文件格式的数据集。可用于导入数据或难例筛选操作。 表格数据集暂不支持切换版本。 发布数据集版本 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理> 数据集”，进入“数据集”管理页面 在数据集列表中
为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size：表示共享内存，用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件，因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker exec
为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size：表示共享内存，用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件，因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker exec
|── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件 |── saved_dir_for_output # 训练输出保存权重，目录结构会自动生成，无需用户创建
lm_tools/spec_decode/EAGLE文件夹，使用convert_eagle_ckpt_to_vllm_compatible.py脚本进行权重转换。转换命令为 python convert_eagle_ckpt_to_vllm_compatible.py --base-path 大模型权重地址
lm_tools/spec_decode/EAGLE 文件夹，使用convert_eagle_ckpt_to_vllm_compatible.py脚本进行权重转换。转换命令为 python convert_eagle_ckpt_to_vllm_compatible.py --base-path 大模型权重地址
hon所在目录的Scripts文件夹。 快捷键“win+R”，在“运行”窗口中输入“sysdm.cpl”，单击“确定”。 在“系统属性”中切换到“高级”页签，单击“环境变量”。 在“环境变量”的“用户变量”中鼠标左键双击“Path”，在“编辑环境变量”窗口单击“新增”，新增Pyt
登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型管理”，进入“自定义模型”列表页面。 单击目标模型名称，进入模型详情页面。 您可以查看模型的基本信息、模型精度，以及切换页签查看更多信息。 表3 模型基本信息 参数 说明 名称 模型的名称。 状态 模型当前状态。 版本 模型当前版本。 ID 模型的ID。 描述
/home/ma-user/work/envs/user_conda/ 查看现有的conda虚拟环境，此时新的虚拟环境已经能够正常显示，可以直接通过名称进行虚拟环境的切换。 # shell conda env list conda activate sfs-new-env # conda environments:
apis参数代码示例。 确认信息填写无误，单击“立即创建”，完成模型创建。 在模型列表中，您可以查看刚创建的模型及其对应的版本。当模型状态变更为“正常”时，表示模型创建成功。在此页面，您还可以进行创建新版本、快速部署服务、发布模型等操作。 后续操作 部署服务：在“模型列表”中，单
|── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件 |── saved_dir_for_output # 训练输出保存权重，目录结构会自动生成，无需用户创建
为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size：表示共享内存，用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件，因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker exec
alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，转换权重等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下。 父主题： 准备工作
准备AscendFactory训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook（可选） 如果用户有自定义开发的需要，比如查看和编辑代码、数据预处理、权重转换等操作，可通过Notebook环境进行，并且Notebook环境具有一定的存储空间，可与OBS中的数据相互传递。 训练 预训练/微调 介绍
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