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context-parallel-size 。 （此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
Size([63992, 4096]). 需要在训练开始前，修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件，并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B
Size([63992, 4096]). 需要在训练开始前，修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件，并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B
Size([63992, 4096]). 需要在训练开始前，修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件，并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B
临时登录指令，即可完成登录。 图3 复制登录指令 Step6 修改并上传镜像 1. 登录指令输入之后，使用下列示例命令： docker tag {image_url} <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明： <镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询
临时登录指令，即可完成登录。 图3 复制登录指令 Step6 修改并上传镜像 1. 登录指令输入之后，使用下列示例命令： docker tag {image_url} <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明： <镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询
临时登录指令，即可完成登录。 图3 复制登录指令 Step6 修改并上传镜像 1. 登录指令输入之后，使用下列示例命令： docker tag {image_url} <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明： <镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询
authentication information： decrypt token fail”。请获取正确的token填入X-Auth-Token，进行预测。如何获取Token请参考获取IAM用户Token。 APIG.1009 AppKey和AppSecret不匹配 当服务预测使用的AppKey和
为24小时，需要使用同一个Token鉴权时，可以缓存起来，避免频繁调用。 AK/SK认证：使用AK/SK对请求进行签名，在请求时将签名信息添加到消息头，从而通过身份认证。AK/SK签名认证方式仅支持消息体大小12M以内，12M以上的请求请使用Token认证。 APP认证：在请求头
t8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
strings 镜像支持的规格。 枚举值如下： CPU GPU ASCEND swr_path String SWR镜像地址。 tag String 镜像Tag。 type String 镜像类型。枚举值如下： BUILD_IN：系统内置镜像。 DEDICATED：用户保存的镜像。 update_at
Size([63992, 4096]). 需要在训练开始前，修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件，并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B
Size([63992, 4096]). 需要在训练开始前，修改llm_train/AscendFactory/yi/3_training.sh文件，并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B
Size([63992, 4096]). 需要在训练开始前，修改llm_train/AscendFactory/yi/3_training.sh文件，并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B
Size([63992, 4096]). 需要在训练开始前，修改llm_train/AscendFactory/yi/3_training.sh文件，并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B
Size([63992, 4096]). 需要在训练开始前，修改llm_train/AscendFactory/yi/3_training.sh文件，并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B
在安装容器引擎的机器中执行上一步复制的登录指令。 登录成功会显示“Login Succeeded”。 在安装容器引擎的机器上执行如下命令，为镜像打标签。 docker tag [镜像名称1:版本名称1] [镜像仓库地址]/[组织名称]/[镜像名称2:版本名称2] [镜像名称1:版本名称1]：${im
otebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模
临时登录指令，即可完成登录。 图3 复制登录指令 Step6 修改并上传镜像 1. 登录指令输入之后，使用下列示例命令： docker tag {image_url} <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明： <镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询
t8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
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