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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。
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。
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。
\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
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 ${container_name} bash 修改权限。
精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。
\n {} \n'.format(str(data)) # host must be "0.0.0.0", port must be 8080 if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0", port=8080) 进入
具体步骤如下： 进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。
图4 服务部署完成 Step4 调用在线服务 进入在线服务详情页面，选择“预测”，设置请求路径：“/generate”，输入预测代码“{"prompt": "你好", "temperature":0, "max_tokens":20}”，单击“预测”即可看到预测结果。
具体步骤如下： 进入到${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。
解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6.3.910-xxx.zip，并直接进入到llm_inference/ascend_vllm文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d .
具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。
具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。
在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。 在“创建训练作业”页面，填写相关参数信息，然后单击“提交”。 创建方式：选择“自定义算法”。 启动方式：选择“自定义”。 镜像：选择上传的自定义镜像。
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。
具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。
具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。
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。
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。
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