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OBS上传文件的规范： 如不需要提前上传训练数据，请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。 如需要提前上传待标注的文件，请创建一个空文件夹，然后将文本文件保存在该文件夹下，文本文件的目录结构如：“/bucketName/data/text.csv”。
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本
当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置接续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
如不需要提前上传训练数据，请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。如：“/bucketName/data-cat”。
create_time Long 训练作业创建时间戳，单位为毫秒，创建成功后由ModelArts生成返回，无需填写。 user_name String 训练作业创建用户的用户名，创建成功后由ModelArts生成返回，无需填写。
master_addr：主任务（rank 0）的地址，设置为任务worker-0的通信域名。 master_port：在主任务（rank 0）上，用于分布式训练期间通信的端口。默认设置为18888端口。
inference-loc 否 当此文件由推理服务生成时会有该字段，表示推理输出的结果文件位置。
Ascend-vLLM可广泛应用于各种大模型推理任务，特别是在需要高性能和高效率的场景中，如自然语言处理、图像生成和语音识别等。 Ascend-vLLM的主要特点 易用性：Ascend-vLLM简化了在大模型上的部署和推理过程，使开发者可以更轻松地使用它。
SSL证书制作包含cert.pem和key.pem，需自行生成。生成方式请参见•通过openssl创建SSLpem证书。 图1 准备模型文件和权重文件 创建推理脚本文件run_vllm.sh run_vllm.sh脚本示例如下。
<bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录，无需用户创建 |── AscendSpeed # 代码目录 |──ascendcloud_patch
您可以单击智能生成功能自动获取正则表达式。 设置自动化搜索参数 从已设置的“超参”中选择可用于搜索优化的超参。优化的超参仅支持float类型，选中自动化搜索参数后，需设置取值范围。
“数据处理”是指从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。“数据处理”又分为“数据校验”、“数据清洗”、“数据选择”和“数据增强”四类。 “数据校验”表示对数据集进行校验，保证数据合法。
当模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本生成”之外的类型（即自定义模型）时，上传的模型文件要满足自定义模型规范，否则该模型无法正常使用AI Gallery工具链服务（微调大师和在线推理服务）。
VLLM调度层适配ATB、pybind 支持LLAMA7B/13B/65B 支持单机多卡推理 ATB模式支持w8a16量化，推理性能提升 配套CANN8.0.RC1镜像 无 算子，包名：AscendCloud-OPP Scatter、Gather算子性能提升，满足MoE场景 昇腾随机数生成算子与
<bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录，无需用户创建 |── AscendSpeed # 代码目录 |──ascendcloud_patch
这通常在数据集发生变化，或者需要重新生成缓存时使用 preprocessing_num_workers 16 用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。
SSL证书制作包含cert.pem和key.pem，需自行生成。生成方式请参见•通过openssl创建SSLpem证书。 图1 准备模型文件和权重文件 创建推理脚本文件run_vllm.sh run_vllm.sh脚本示例如下。
依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需任何代码开发，自动生成满足用户精度要求的模型。
执行多少次，则会在{service_name}下生成多少次结果。
执行多少次，则会在{service_name}下生成多少次结果。
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