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MindStudio-Insight性能可视化工具使用指导 对于高阶的调优用户，可以使用可视化工具MindStudio Insight查看profiling数据详情并分析可优化点，其提供了丰富的调优分析手段，可视化呈现真实软硬件运行数据，多维度分析性能瓶颈点，支持百卡、千卡及以上规模的可视化集群性能分析，助力开发者天级完成性能调优。
total Integer 查询到当前用户名下的所有算法总数。 count Integer 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的算法总数。 limit Integer 查询到当前用户名下的所有算法限制个数。 offset Integer 查询到当前用户名下的所有算法查询偏移量。 sort_by
本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-905-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
ft_13b.sh 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/
ra_13b.sh 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
么限制？ ModelArts部署使用的是容器化部署，容器运行时有空间大小限制，当用户的模型文件或者其他自定义文件，系统文件超过容器引擎空间大小时，会提示镜像内空间不足。 当前，公共资源池容器引擎空间的大小最大支持50G，专属资源池容器引擎空间的默认为50G，专属资源池容器引擎空间
llama3、Qwen、Qwen1.5 ......）的训练脚本，并可通过统一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
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。若未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若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
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
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。若未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若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
-size）的设置：需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步
准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步
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。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。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。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
多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如，智慧交通项目中，在获得训练好的模型后，需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署，需要一次性部署到不同规格、不同厂商的摄像机上，这是一项非常耗时、费力的巨大工程，ModelArts支持将训练好的模型一键
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