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图1 EAGLE Weights 以llama2-chat-7B为例,单击进入后 ,如下图所示config文件,即为对应模型的eagle config文件。
图1 EAGLE Weights 以llama2-chat-7B为例,单击进入后 ,如下图所示config文件,即为对应模型的eagle config文件。
在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中,再执行python命令。
进入benchmark_tools目录下,运行静态benchmark验证。
进入benchmark_tools目录下,运行静态benchmark验证。
NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD WEB_IDE extensions Map<String,String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式
图13 使用debug方式运行程序 此时可以进入debug模式,代码运行暂停在该行,且可以查看变量的值。 图14 Debug模式下查看变量值 父主题: 通过PyCharm远程使用Notebook实例
具体步骤如下: 进入到${workdir}目录下,如:/mnt/sfs_turbo,创建tokenizers文件目录将权重和词表文件放置此处,以Llama2-70B为例。
图3 购买ECS ECS服务器挂载SFS Turbo ECS服务器中手动挂载SFS Turbo步骤如下: 用户可通过CloudShell或SSH等方式登录并访问ECS服务器,进入ECS终端界面。
精度评测新建一个conda环境,确保之前启动服务为vllm接口,进入到benchmark_eval目录下,执行如下命令。命令中的$work_dir 是benchmark_eval的绝对路径。
精度评测新建一个conda环境,确保之前启动服务为vllm接口,进入到benchmark_eval目录下,执行如下命令。命令中的$work_dir 是benchmark_eval的绝对路径。
图3 购买ECS ECS服务器挂载SFS Turbo ECS服务器中手动挂载SFS Turbo步骤如下: 用户可通过CloudShell或SSH等方式登录并访问ECS服务器,进入ECS终端界面。
查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 批量服务”,在服务列表中,您可以单击名称/ID,进入服务详情页面。 在服务详情页面,切换到“事件”页签,查看事件信息。 父主题: 管理批量推理作业
图1 打开Notebook实例 进入JupyterLab页面后,自动打开Launcher页面,如下图所示。
在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中,再执行python命令。
精度评测可以在原先conda环境,进入到一个固定目录下,执行如下命令。
--name ${container_name}:容器名称,进入容器时会用到,此处可以自己定义一个容器名称。 {image_id} 为docker镜像的ID,在宿主机上可通过docker images查询得到。 Step5 进入容器安装推理依赖软件 通过容器名称进入容器中。
单击镜像的名称,进入镜像详情页,可以查看镜像版本/ID,状态,资源类型,镜像大小,SWR地址等。 步骤5:使用SDK提交训练作业 本地调测完成后可以提交训练作业。
NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD WEB_IDE extensions Map<String,String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式
NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD WEB_IDE extensions Map<String,String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式