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器安装。如尚未安装，说明机器操作系统安装错误。需要重新纳管机器，重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7
器安装。如尚未安装，说明机器操作系统安装错误。需要重新纳管机器，重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7
okens使用真实数据集进行测试。 --dataset-type：当使用投机推理时开启，benchmark使用的数据类型，当前支持random、sharegpt、human-eval三种输入。random表示构造随机token的数据集进行测试；sharegpt表示使用shareg
原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json等tokenizer文件或者其他json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。
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权重转换完成后，需要将转换后的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json等tokenizer文件或者其他json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。
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sdpa参数 是否使用固定句长。 是，配置以下参数 packing: true 否，默认使用动态句长，注释掉packing参数。 选用数据精度格式，以下参数二选一。 bf16，配置以下参数 bf16: true fp16，配置以下参数 fp16: true 是否使用自定义数据集。
ate_ip}:3128" } 代理服务器IP即步骤二：使用Docker安装和配置正向代理中创建的ECS私有IP，获取方式请见查看弹性云服务器详细信息。 图4 ECS私有IP 调用公网地址时，使用服务URL进行业务请求，如： https://e8a048ce25136addbbac23ce6132a
Turbo委托权限导致关联或解除关联失败。 处理方法 需要您给ModelArts配置SFS Turbo委托权限，配置步骤请参考最佳实践的“委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo”章节。 父主题： 资源池
edge: 边缘服务 workspace_id String 工作空间ID。 cluster_id String 在线/批量服务使用的专属资源池ID或边缘服务使用的边缘资源池ID，仅当配置专属资源池或边缘资源池时返回。 vpc_id String 在线服务实例所在的虚拟私有云ID，服务自定义网络配置时返回。
镜像地址详见基础镜像章节）。如果您使用的是ModelArts基础镜像，可先尝试直接使用工具命令，如果相关命令不存在则需要参考工具安装指导自行安装。 表1 ModelArts昇腾迁移调优工具总览表 使用场景 类别 工具名称 工具描述 工具安装 使用指导 PyTorch GPU训练迁移至PyTorch
LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh run_lora.sh 所有数据保存在auto_log/avg_step_time.txt文本中 auto_log/log/目录下存放各个shapes的数据。 启动SDXL LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
对应存储位置（OBS桶）的操作权限。 解决方法： 使用账号登录OBS，并将对应OBS桶的访问权限授予该IAM用户。详细操作指导请参见：被授权用户。 IAM用户获得权限后，登录ModelArts管理控制台，删除该实例，然后重新使用此OBS路径创建Notebook实例。 报错503
ModelArts预置镜像更新说明 本章节提供了ModelArts预置镜像的变更说明 ，比如依赖包的变化，方便用户感知镜像能力的差异，减少镜像使用问题。 统一镜像更新说明 表1 统一镜像更新说明 镜像名称 更新时间 更新说明 mindspore_2.3.0-cann_8.0.rc1-py_3
如何在ModelArts的Notebook中配置Conda源？ 用户可以在Notebook开发环境中自行安装开发依赖包，方便使用。常见的依赖安装支持pip和Conda，pip源已经配置好，可以直接使用安装，Conda源需要多一步配置。 本章节介绍如何在Notebook开发环境中配置Conda源。 配置Conda源
验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation）。 配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0
eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力，客户可通过本章节，使用自己的数据进行训练eagle小模型，并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的
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