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son文件。如果缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中，否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron
json等tokenizer文件或者其他json文件。若缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中，否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron
说明： 只有北京四区域支持限时免费规格。 如果您购买了套餐包，可优先选择您对应规格的套餐包，在“配置费用”处会显示您的套餐余量，以及超出的部分如何计费，请您关注，避免造成不必要的资源浪费。 单击“创建项目”，物体检测项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 物体检测项目的工作流，将依次运行如下节点：
说明： 只有北京四区域支持限时免费规格。 如果您购买了套餐包，可优先选择您对应规格的套餐包，在“配置费用”处会显示您的套餐余量，以及超出的部分如何计费，请您关注，避免造成不必要的资源浪费。 单击“创建项目”，文本分类项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 文本分类项目的工作流，将依次运行如下节点：
attention维度。 per_device_train_batch_size int 用于训练的每个GPU/TPU core/CPU的批处理大小。 gradient_accumulation_steps int 梯度累计步数。 max_steps int 训练最大步数，如果数据耗尽，训练将会在最大步数前停止。
说明： 只有北京四区域支持限时免费规格。 如果您购买了套餐包，可优先选择您对应规格的套餐包，在“配置费用”处会显示您的套餐余量，以及超出的部分如何计费，请您关注，避免造成不必要的资源浪费。 单击“创建项目”，图像分类项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 图像分类项目的工作流，将依次运行如下节点：
说明： 只有北京四区域支持限时免费规格。 如果您购买了套餐包，可优先选择您对应规格的套餐包，在“配置费用”处会显示您的套餐余量，以及超出的部分如何计费，请您关注，避免造成不必要的资源浪费。 单击“创建项目”，预测分析项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 预测分析项目的工作流，将依次运行如下节点：
Parallelism）是大规模深度学习训练中常用的并行模式，它会在每个进程(设备)或模型并行组中维护完整的模型和参数，但在每个进程上或模型并行组中处理不同的数据。因此，数据并行非常适合大数据量的训练任务。 TP：张量并行也叫层内并行，通过将网络中的权重切分到不同的设备，从而降低单个设备的
和旧版专属资源池均不支持设置训练作业优先级。 仅支持PyTorch和MindSpore框架的分布式训练和调测，如果MindSpore要进行多机分布式训练调试，则每台机器上都必须有8张卡。 使用自定义镜像创建训练作业时，镜像大小推荐15GB以内，最大不要超过资源池的容器引擎空间大小
在Lite资源池列表中，单击资源池名称进入资源池详情页面。 在资源池详情页面，单击“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改、删除标签。标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 图3 标签 最多支持添加20个标签。 Lite Cluster资源池配置管理 在资源池详情页面，单击“配置管理
son文件。如果缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中，否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron
json等tokenizer文件或者其他json文件。若缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中，否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron
json等tokenizer文件或者其他json文件。若缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中，否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron
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配置，否则精度会异常；其他模型不建议开启，因为性能会有损失。 如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考推理模型量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs
modelarts/ma-cli-profile.yaml。 配置用户名密码鉴权 以在虚拟机上使用ma-cli configure为例，介绍如何配置用户名密码进行鉴权。 以下样例中所有以${}装饰的字符串都代表一个变量，用户可以根据实际情况指定对应的值。 比如${your_password}表示输入用户自己的密码信息。
在Notebook调试环境中部署推理服务 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。 如果需要部署量化模型，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。
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
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