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cd benchmark_tools python benchmark_parallel.py --backend vllm --host ${docker_ip} --port 8080 --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs 5
cd benchmark_tools python benchmark_parallel.py --backend vllm --host ${docker_ip} --port 8080 --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs 5
py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python benchmark_parallel.py --backend vllm --host ${docker_ip} --port 8080 --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs 5
xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --network=host -t <镜像名称>:<版本名称> . <镜像名称>:<版本名称>：定义镜像名称。示例：pytorch_2_2_ascend:20241106
数，单机启动举例说明： DO_PROFILER=1 PROF_SAVE_PATH=/save_path sh demo.sh localhost 1 0 PROF_SAVE_PATH：Profiling录制结果存放路径 DO_PROFILER：是否开启Profiling录制功能 父主题：
n -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 --master_addr localhost --master_port=$MASTER_PORT main.py --data-path $IMAGE_DATA_PATH --cfg
io/nvidia/pytorch:21.10-py3 启动容器。 docker run -d -t --network=host --gpus all --privileged --ipc=host --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 --name
+"%Y-%m-%d-%Z-%H-%M-%S"`.log" jupyter kernelgateway --KernelGatewayApp.ip=${HOST_IP} --KernelGatewayApp.port=8889 --KernelGatewayApp.api=${API_TYPE}
xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --network=host --build-arg install_type=llamafactory -t <镜像名称>:<版本名称> . <镜像名称>:<版
-type;host;x-sdk-date, Signature=55741b610f3c9fa3ae40b5a8021ebf7ebc2a28a603fc62d25cb3bfe6608e1994 Host 请求的服务器信息，从服务API的URL中获取。 值为hostname[:port]。
训练作业参数的名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 说明 config_type 否 String 指定要查询的配置类型，可选值有以下两种 “custom”为查询用户自定义配置。 “sample”为查询示例配置，默认为“custom”。 请求消息 无。 响应消息 响应参数如表3所示。
xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --network=host --build-arg install_type=llamafactory -t <镜像名称>:<版本名称> . <镜像名称>:<版
apt-get install -y python3 python3-pip && \ pip3 install --trusted-host https://repo.huaweicloud.comxxx -i https://repo.huaweicloud.comxxx/
xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --network=host -t <镜像名称>:<版本名称> . <镜像名称>:<版本名称>：定义镜像名称。示例：pytorch_2_2_ascend:20241106
存文件与实际推理不匹配而报错。 什么是CANN-GRAPH CANNGraph图模式是一种Capture-Replay架构的Host图，可以有效消除Host瓶颈，支持模型输入动态shape，无需分档构图，构图较快。未设置INFER_MODE环境变量时，即默认模式下，部分模型会默认
ModelArts在线服务和批量服务有什么区别？ 在线服务 将模型部署为一个Web服务，您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 批量服务 批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。 批量服务一次性推理批量数据，处理完服务结束。在线服务提供API接口，供用户调用推理。
scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh <MASTER_ADDR=localhost> <NNODES=1> <NODE_RANK=0> sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh localhost 1 0 定义变量形式：提前定义主节点IP地址、节点个数、节点RANK的环境变量并赋值，再执行脚本。
scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh <MASTER_ADDR=localhost> <NNODES=1> <NODE_RANK=0> 示例： sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh localhost 1 0 定义变量形式：提前定义主节点IP地址、节点个数、节点RANK的环境变量并赋值，再执行脚本。
scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh <MASTER_ADDR=localhost> <NNODES=1> <NODE_RANK=0> sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh localhost 1 0 定义变量形式：提前定义主节点IP地址、节点个数、节点RANK的环境变量并赋值，再执行脚本。
\ --dtype=float16 \ --tensor-parallel-size=1 \ --block-size=128 \ --host=0.0.0.0 \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code
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