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功能总览 全部 自动学习 Workflow 开发工具 算法管理 训练管理 AI应用管理 部署上线 镜像管理 资源池 AI Gallery ModelArts SDK 昇腾生态 自动学习 自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据
"modelarts-job-dev-image/tensorflow-gpu-cuda10-cp36-horovod0162:1.13.1", "gpu_image_url" : "modelarts-job-dev-image/tensorflow-gpu-cuda10-cp36-horovod0162:1
本章节主要介绍针对LLaMAFactory开发的测试工具benchmark，支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置，用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。 目前仅支持SFT指令监督微调训练阶段。 代码目录
本章节主要介绍针对LLaMAFactory开发的测试工具benchmark，支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置，用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。 目前仅支持SFT指令监督微调训练阶段。 准备工作
iron(device_type="CPU")完成配置，环境中只需配置运行一次。 GPU环境，调用Model.configure_tf_infer_environ(device_type="GPU")完成配置，环境中只需配置运行一次。 1 2 3 4 5 6 7 8
Standard专属资源池支持对故障节点进行修复操作，目前提供了替换节点、高可用冗余节点、重置节点和重启节点等方式。华为云技术支持在故障定位和性能诊断时，部分运维操作需要用户授权才可进行，本章节同时也介绍了如何进行授权操作。 故障节点处理方式 替换节点：替换节点后，节点名称会发生变化
ta 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed，可参考表1选择不同的框架。 是，选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。
"multi engine, gpu, python 3.6 for notebook", "flavor_type": "GPU", "id": "Multi-Engine 1.0 (python3)-gpu",
Integer 可以选择的最大节点数量（max_num，为1代表不支持分布式）。 cpu cpu object cpu规格信息。 gpu gpu object gpu规格信息。 npu npu object Ascend规格信息。 memory memory object 内存信息。 表37
Scatter、Gather算子性能提升，满足MoE训练场景 matmul、swiglu、rope等算子性能提升，支持vllm推理场景 新增random随机数算子，优化FFN算子，满足AIGC等场景 新增自定义交叉熵融合算子，满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子，满足vllm投机推理场景
\"bow\", \"crossbow\"], \"type\": \"string\"}}}" }' Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 附录：基于vLLM（v0.3.2）不同模型推理支持的max-model-len长度说明 基于vLLM（v0
"temperature":0}”，单击“预测”即可看到预测结果。 图9 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
Scatter、Gather算子性能提升，满足MoE训练场景 matmul、swiglu、rope等算子性能提升，支持vllm推理场景 支持random随机数算子，优化FFN算子，满足AIGC等场景 支持自定义交叉熵融合算子，满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子，满足vllm投机推理场景
#关闭Matmul_all_reduce融合算子 配置后重启服务生效。 查看详细日志。 查看详细耗时日志可以辅助定位性能瓶颈，但会影响推理性能。如需开启，配置以下环境变量： export DETAIL_TIME_LOG=1 #打开打印详细日志 export RAY_DEDUP_LOGS=0
Integer 可以选择的最大节点数量（max_num，为1代表不支持分布式）。 cpu Cpu object cpu规格信息。 gpu Gpu object gpu规格信息。 npu Npu object Ascend规格信息。 memory Memory object 内存信息。 disk
String 资源规格的核数。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu Boolean 是否使用gpu。 gpu_num Integer 资源规格gpu的个数。 gpu_type String 资源规格gpu的类型。 worker_server_num Integer 训练作业worker的个数。
spec_code String 训练作业资源规格。 gpu_type String 资源规格gpu的类型。 create_time Long 训练作业参数创建时间 。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu_num Integer 资源规格gpu的个数。 core String 资源规格的核数。
MaaS大模型即服务平台功能介绍 对于普通企业来说，大模型开发不仅需要强大的算力，还需要学习训练、部署的相关参数配置和规格选择等专业知识。ModelArts Studio大模型即服务平台（后续简称为MaaS服务）作为一个面向客户的大模型服务化平台，提供简单易用的模型开发工具链，支
等基础资源费用组成。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 适用的功能模块 计算资源费用 计费因子：包括vCPU、GPU和NPU。 按需计费的资源，按购买规格和时长计费 包年/包月的资源，按购买规格和周期计费 按需计费 包年/包月 按需计费：规格单价 * 计算节点个数
-r requirements.txt && /bin/sh tools/run.sh 资源池：在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格：选择8卡GPU规格。 计算节点：1。 SFS Turbo：增加挂载配置，选择SFS名称，云上挂载路径为“/home/ma-user/work”。
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