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py --models vllm_ppl --datasets mmlu_ppl -w ${output_path} output_path 指定保存结果的路径。 参考模型llama3系列模型，数据集mmlu为例，配置如下： 表1 参数配置 模型 max_seq_len batch_size
--log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 --prompt-type：需要指定使用模型的template。已支持的系列模型可查看：文档更新内容。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，
--log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 --prompt-type：需要指定使用模型的template。已支持的系列模型可查看：文档更新内容。 handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name
_data/pretrain/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf
_data/pretrain/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/llm_train/Asce
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/training_data/pretrain/alpaca.parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/llm_train/Asce
py --models vllm_ppl --datasets mmlu_ppl -w ${output_path} output_path 指定保存结果的路径。 参考模型llama3系列模型，数据集mmlu为例，配置如下： 表1 参数配置 模型 max_seq_len batch_size
py --models vllm_ppl --datasets mmlu_ppl -w ${output_path} output_path 指定保存结果的路径。 参考模型llama3系列模型，数据集mmlu为例，配置如下： 表1 参数配置 模型 max_seq_len batch_size
--log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 --prompt-type：需要指定使用模型的template。已支持的系列模型可查看：文档更新内容。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，
--log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 --prompt-type：需要指定使用模型的template。已支持的系列模型可查看：文档更新内容。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，
_data/pretrain/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/llm_train/Asce
递进decrypt_func方法中，进行解密。 其他类似自定义加密的方法，会在保存Token到本地时进行加密。 配置CLI工具的环境变量，指定到上一步新建的配置文件。 export SDK_CONFIG_PATH=/gallerycli/config.env # 填写正确的config
ca_data.json 使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： generate_datasets.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/training_data/pretrain/alpaca.parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/llm_train/Asce
--resume-download meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf --local-dir <模型下载路径> 如果要下载指定版本的模型文件，则命令如下： huggingface-cli download --resume-download meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf
/mnt/sfs_turbo"目录，或者保证对应目录的内容和SFS盘匹配。 调试时建议使用接近的方式，即：启动容器实例时使用"-v"参数来指定挂载某个宿主机目录到容器环境。 docker run -ti -d -v /mnt/sfs_turbo:/sfs my_deeplearning_image:v1
--resume-download meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf --local-dir <模型下载路径> 如果要下载指定版本的模型文件，则命令如下： huggingface-cli download --resume-download meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf
data.json 方法二：使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： generate_dataset.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python generate_dataset
data.json 方法二：使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： generate_dataset.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python generate_dataset
填写启动命令，启动命令内容如下： sh /home/ma-user/infer/run.sh 填写apis定义，单击“保存”生效。apis定义中指定输入为文件，具体内容参见下面代码样例。 图12 填写apis定义 apis定义具体内容如下： [{ "url": "/", "method":
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