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可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算，镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS Step2 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 Step3
可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算，镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS Step2 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装
操作权限。 单击右上角的“上传镜像”，如果能看到授权的组织，表示当前用户具备SWR组织权限。 创建专属资源池 ModelArts提供独享的计算资源，可用于Notebook、训练作业、部署模型。专属资源池不与其他用户共享，更加高效。在使用专属资源池之前，您需要先创建一个专属资源池，
mmlu：46.6 gpu： mmlu：47 NPU打分结果（mmlu取值46.6）和GPU打分结果（mmlu取值47）进行对比，误差在1以内（计算公式：(47-46.6) < 1,）认为NPU精度和GPU对齐。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6
可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算，镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS Step2 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 Step3
mmlu：46.6 gpu： mmlu：47 NPU打分结果（mmlu取值46.6）和GPU打分结果（mmlu取值47）进行对比，误差在1%以内（计算公式：(47-46.6)/47*100=0.85%）认为NPU精度和GPU对齐。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
py 中的 fix_id_list, 将最大值适当调低。 ppl困惑度评测一般用于base权重测评，会将n个选项上拼接上下文，形成n个序列，再计算这n个序列的困惑度(perplexity)。其中，perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结果。运行时间比较长，例如llama3_8b
可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算，镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS Step2 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 Step3
包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径：Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 表2 支持的模型类型和权重获取地址
可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算，镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS Step2 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装
py 中的 fix_id_list, 将最大值适当调低。 ppl困惑度评测一般用于base权重测评，会将n个选项上拼接上下文，形成n个序列，再计算这n个序列的困惑度(perplexity)。其中，perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结果。运行时间比较长，例如llama3_8b
创建算法 机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律，并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果，用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景，ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式
包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径：Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 表2 支持的模型列表
继续运行 当工作流运行至服务部署节点，状态为“等待输入”，在“输入”区域选择推理需要使用到的资源规格，完成后选择“继续运行”，等待服务部署完成。 计算节点规格：华北-北京四可支持限时免费的规格，但每个用户仅允许创建一个基于此免费规格的实例。 按需计费规格，使用完之后请及时停止Workflow，避免产生不必要的费用。
Notebook数据上传至OBS mox.file.copy_parallel(local_data_dir, obs_data_dir) 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1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1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号
该指标用于统计k8s空间的使用率 百分比（Percent） ≥0 连续2个周期原始值 > 90% 紧急 请及时检查，防止磁盘写满影响业务。推荐清理计算节点无效数据。 容器空间的总量 ma_node_container_space_capacity_megabytes 该指标用于统计容器空间的总容量。
”，创建压缩任务。模型压缩运行时会产生费用，压缩时长与选取模型及压缩方式有关。该预估费用不包含OBS存储费用。预估费用基于目录价和预估时长计算，估算存在波动性，最终以实际发生为准。 在“模型压缩”列表中，当压缩作业的“状态”变成“已完成”时，表示模型压缩完成。 模型压缩时长估算 表4
非必填。表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 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 序号
copy_parallel(local_data_dir, obs_data_dir) 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1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1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号
非必填。表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 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 序号
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