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# modal 评测静态性能脚本 |--- utils.py ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本
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如果需要通过VS Code连接Notebook方式进行代码调试，则需开启“SSH远程开发”并选择密钥对，请参考VS Code连接Notebook方式介绍。 参数填写完成后，单击“立即创建”进行规格确认。 参数确认无误后，单击“提交”，完成Notebook的创建操作。
编写以下代码，并运行Untitled.ipynb文件（用于将OBS中的数据导入至SFS Turbo）。
问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len is greater than the drived max_model_len 解决方法： 修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length
图1 mc2融合算子错误 解决方法 修改代码文件：AscendFactory/scripts_modellink/{model_name}/3_training.sh文件，去除以下mc2融合算子--mc2 父主题： 常见错误原因和解决方法
图1 mc2融合算子错误 解决方法 修改代码文件：AscendFactory/scripts_modellink/{model_name}/3_training.sh文件，去除以下mc2融合算子--mc2 父主题： 常见错误原因和解决方法
导入模型时，需同时将对应的推理代码及配置文件放置在模型文件夹下。使用Python编码过程中，推荐采用相对导入方式（Python import）导入自定义包。 如果ModelArts推理框架代码内部存在同名包，而又未采用相对导入，将会出现冲突，导致部署或预测失败。
创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储输入输出数据、运行代码和模型文件，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。
创建Notebook时，可以根据业务数据量的大小选择资源。 ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目录，用户可以使用此目录来储存临时文件。“/cache”与代码目录共用资源，不同资源规格有不同的容量。
每次数据采样时，保持一致。 SAVE_INTERVAL 1000 用于模型中间版本地保存。 当参数值>=TRAIN_ITERS时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。
“名称”默认生成“data-xxxx”形式的数据集名称，该数据集将同步在ModelArts数据集列表中。 “描述”可以添加对于该数据集的相关描述。 图2 下载数据集（至ModelArts） 单击“确定”，跳转至“我的数据 > 我的下载”页面。
如果Prefix Cache和Generated KV Cache都可以缓存，在多轮对话的应用中，忽略边界情况，基本上可以认为其消除了历史轮次中生成对话的recompute。
<bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录，无需用户创建 |── AscendSpeed # 代码目录 |──ascendcloud_patch
<bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录，无需用户创建 |── AscendSpeed # 代码目录 |──ascendcloud_patch
/output -s 生成CSV分析表格之后进行分析，该问题第一个偏差来源如下： Tensor.
自动高性能算子生成工具AKG AKG（Auto Kernel Generator）对深度神经网络中的算子进行优化，并提供特定模式下的算子自动融合功能。提升在昇腾硬件后端上运行网络的性能。 AKG由三个基本的优化模块组成：规范化、自动调度和后端优化。
<bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录，无需用户创建 |── AscendSpeed # 代码目录 |──ascendcloud_patch
提交训练作业，训练完成后，生成的权重文件自动保存在SFS Turbo中，保存路径为：/home/ma-user/work/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。
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