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\ --dtype=float16 \ --tensor-parallel-size=1 \ --block-size=128 \ --host=0.0.0.0 \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code
代码上方有相应的调试步骤。 相关操作 卸载VS Code插件操作如图15所示。 图15 卸载VS Code插件 常见问题 报错“Permissions for 'x:/xxx.pem' are too open”如何解决？ 报错“ssh: connect to host ModelArts-xxx
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_1_ascend:20240606
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_1_ascend:20240606
in_13b.sh <MASTER_ADDR=localhost> <NNODES=1> <NODE_RANK=0> 示例： sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh localhost 1 0 等待模型载入 执行训练启动命令后，等待模型载
--max-num-batched-tokens=4096 \ --tensor-parallel-size=1 \ --block-size=128 \ --host=0.0.0.0 \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code
scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh <MASTER_ADDR=localhost> <NNODES=1> <NODE_RANK=0> sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh localhost 1 0 训练完成后，生成的权重文件保存路径为：/home/ma-
--max-num-batched-tokens=4096 \ --tensor-parallel-size=1 \ --block-size=128 \ --host=${docker_ip} \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code
Notebook中进行测试： cd benchmark_tools python benchmark_parallel.py --backend vllm --host 127.0.0.1 --port 8080 --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs 10 --parallel-num
当前使用的操作系统及版本 当前推理业务的操作系统及版本，如：Ubuntu 22.04。 是否使用容器化运行业务，以及容器中OS版本，HostOS中是否有业务软件以及HostOS的类型和版本。 需要评估是否愿意迁移到华为云的通用OS。 - AI引擎及版本 当前引擎（TF/PT/LibTorch），是否接受切换MindSpore。
10 cd benchmark_tools python benchmark_parallel.py --backend vllm --host 127.0.0.1 --port 8080 --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs 10 --parallel-num
--max-num-batched-tokens=4096 \ --tensor-parallel-size=1 \ --block-size=128 \ --host=0.0.0.0 \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code
的实际使用时长计费，秒级计费，按小时结算。按需计费模式允许您根据实际业务需求灵活地调整资源使用，无需提前预置资源，从而降低预置过多或不足的风险。一般适用于资源需求波动的场景，可以即开即停。 表1列出了两种计费模式的区别。 表1 计费模式 计费模式 包年/包月 按需计费 付费方式 预付费
scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh <MASTER_ADDR=localhost> <NNODES=1> <NODE_RANK=0> sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh localhost 1 0 训练完成后，生成的权重文件保存路径为：/home/ma-
**.18.json export RANK_TABLE_FILE_PATH=local_rank_table_10.**.**.18_host.json export NODE_PORTS=8088,8089 export USE_OPENAI=1 sh AscendClou
py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python benchmark_parallel.py --backend openai --host 127.0.0.1 --port 8080 --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs 5 \ --parallel-num
py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python benchmark_parallel.py --backend openai --host 127.0.0.1 --port 8080 --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs 5 \ --parallel-num
in_13b.sh <MASTER_ADDR=localhost> <NNODES=1> <NODE_RANK=0> 示例： sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh localhost 1 0 等待模型载入 执行训练启动命令后，等待模型载
04时，建议手动控制内核的更新。 禁用自动更新可能会导致您的系统变得不安全，因为您需要手动安装重要的安全补丁。在禁用自动更新之前，请确保您已了解其中的风险。 操作步骤 在Ubuntu 20.04上禁止内核自动升级，步骤如下： 禁用unattended-upgrades。 “unattende
--max-num-batched-tokens=4096 \ --tensor-parallel-size=1 \ --block-size=128 \ --host=${docker_ip} \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code
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