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--net=bridge \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci_manager
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory/scripts_llamafactory/demo.yaml 执行多机启动命令（可选） 多台机器执行训练启动命令如下。 多机执行命令为：sh demo.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0>
0_pl_pretrain_13b.sh 脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换，则直接执行预训练任务。若未进行权重转换，则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 。脚本具体参数如下： HuggingFace转Megatron参数说明
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in signature_defs: signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0]
\ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
\ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
精度校验 转换模型后执行推理前，可以使用benchmark工具对MindSpore Lite云侧推理模型进行基准测试。它不仅可以对MindSpore Lite云侧推理模型前向推理执行耗时进行定量分析（性能），还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析（精度）。 精度测试 benc
_pl_pretrain_13b.sh脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换，则直接执行预训练任务。如果未进行权重转换，则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh。脚本具体参数如下： HuggingFace转Megatron参数说明
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table Diffusion WebUI如何适配。 AI推理应用运行在昇腾设备上一般有两种方式： 方式1：通过Ascend PyTorch，后端执行推理，又称在线推理。 方式2：通过模型静态转换后，执行推理，又称离线推理。 通常为了获取更好的推理性能，推荐使用方式2的离线推理。下文将以Diffusers
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