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inting true 关闭重计算，用于禁用梯度检查点，默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模型的状态，以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内存使用，特别是在训练大型模型时，但同时影响性能。True表示关闭重计算功能。 include_tokens_per_second
DeepSpeed是开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型和分布式训练进行了优化，可以显著提高训练速度和效率。DeepSpeed提供了各种技术和优化策略，包括分布式梯度下降、模型并行化、梯度累积和动态精度缩放等。它还支持优化大模型的内存使用和计算资源分配。 GPT2 GPT2（Generative
festFile时，src_path必须为具体的manifest路径，在manifest文件中可指定多个数据路径（参考推理manifest规范）。 dest_path 否 String batch服务类型必选。批量任务输出结果的OBS路径。 instance_count 是 Integer
"max_tokens": 50,"temperature":0}”，单击“预测”即可看到预测结果。 图9 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
PU架构，若使用GPU选择X86，若使用NPU则选择ARM。具体规格有区域差异，以最终显示为准。 说明： 如果界面无可选规格，请联系华为云技术支持申请开通。 系统盘 系统盘和规格有关，选择支持挂载的规格才会显示此参数。可以在创建完成后在云服务器侧实现数据盘挂载或系统盘的扩容，建议取值至少100GB。
e格式。开源权重文件获取地址请参见表3。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 权重要求放在磁盘的指定目录，并做目录大小检查，参考命令如下。 df -h 步骤四 制作推理镜像 解压AscendCloud
"max_tokens": 50,"temperature":0}”，单击“预测”即可看到预测结果。 图9 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
正常导入。 数据标注状态 选择数据的标注状态，分为“未标注”和“已标注”。 选择“已标注”时，需指定标注格式，并保证数据文件满足相应的格式规范，否则可能存在导入失败的情况。 仅图片（物体检测、图像分类、图像分割）、音频（声音分类）、文本（文本分类）类型的标注任务支持导入已标注数据。
File，填入如下代码。 如果文件已创建，单击“RUN > Open Configurations”，填入如下代码。 # 根据README说明文档，配置的Parameter入参如下，其中device_target="CPU"表示CPU环境运行，device_target="Ascend"表示在Ascend环境运行
e格式。开源权重文件获取地址请参见表3。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 权重要求放在磁盘的指定目录，并做目录大小检查，参考命令如下。 df -h 步骤四 制作推理镜像 解压AscendCloud
e格式。开源权重文件获取地址请参见表3。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 权重要求放在磁盘的指定目录，并做目录大小检查，参考命令如下。 df -h 步骤四 制作推理镜像 解压AscendCloud
/maas-test/news/out 数据设置 选择数据集格式 支持选择MOSS、Alpaca和ShareGPT。训练数据需要按照对应格式，上传符合规范的数据集，以更好完成训练任务。关于数据集示例，请参见支持的数据集格式。 说明： 如果数据集选择错误，您可以通过以下方式查看日志详情。 登录ModelArts
23，则可参考升级集群的流程和方法，建议将集群升级至1.28版本。 默认规格 CPU架构 CPU架构指的是中央处理器（CPU）的指令集和设计规范。支持X86和ARM64两种不同的CPU架构。请根据实际需要选择。 实例规格类型 支持CPU、GPU、Ascend三种芯片规格资源，根据实际需要选择。
m_train/AscendSpeed 编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件第一行镜像地址，修改为本文档中的基础镜像地址。 FROM {image_url} （选填）编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件，
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安装NVIDIA驱动 安装CUDA驱动 安装Docker 安装nvidia-fabricmanager 以下提供常见的配置场景，您可查看相关文档方便您快速配置： GP Vnt1裸金属服务器EulerOS 2.9安装NVIDIA 515+CUDA 11.7 GP Vnt1裸金属服务器Ubuntu
aarch64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker.sh 如果docker
env来构建环境，也可以通过pip install、conda install等方式安装conda环境依赖。 容器镜像的大小建议小于15G，详细的自定义镜像规范要求请参见训练作业自定义镜像规范。 建议通过开源的官方镜像来构建，例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建，单层容量不要超过1G、文件数不大于10
名的新文件夹进行权重存储。 数据设置 选择数据集格式 支持选择MOSS、Alpaca和ShareGPT。训练数据需要按照对应格式，上传符合规范的数据集，以更好完成训练任务。关于数据集示例，请参见支持的数据集格式。 说明： 如果数据集选择错误，您可以通过以下方式查看日志详情。 登录ModelArts
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