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查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 在线服务”，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： 管理同步在线服务
具体步骤如下： 进入到${workdir}目录下，如：/home/ma-user/ws，创建tokenizers文件目录将权重和词表文件放置此处，以Llama2-70B为例。
样例yaml文件仅展示常用实验配置，如需其他配置需根据样例自行添加，样例截图如下： 步骤二：执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定 单机<可选>： # 默认8卡 ascendfactory-cli
具体步骤如下： 进入到${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。 cd /mnt/sfs_turbo mkdir -p models/Llama2-70B 父主题： 准备工作
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。
执行以下命令，创建并进入static_shape_convert目录。
步骤四 进入容器 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。 docker exec -it ${container_name} bash 修改权限。
异步推理服务部署相关信息配置操作 在ModelArts管理控制台，左侧菜单栏选择“Workflow”进入Workflow页面。 在服务部署节点启动之后会等待用户设置相关配置信息，选择模型及版本为异步推理模型，设置服务启动参数，配置完成后直接单击继续运行即可。
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
在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。
解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6.3.909-xxx.zip，并直接进入到llm_inference/ascend_vllm文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d .
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。
步骤四：进入容器 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。 docker exec -it ${container_name} bash 修改权限。
通过容器名称进入容器中。使用默认用户ma-user启动容器。 docker exec -it ${container_name} bash Step4 下载并安装Open-clip源码包 从官网下载Open-clip源码包。
\n {} \n'.format(str(data)) # host must be "0.0.0.0", port must be 8080 if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0", port=8080) 进入
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。
可以在原先的conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。
具体步骤如下： 进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。
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。
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