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模型为从对象存储(OBS)导入的：此时对body的要求会在推理代码中体现，具体在推理代码的_preprocess方法中，该方法将输入的http body转换成模型期望的输入，具体的指导可以查看文档：模型推理代码编写说明。 模型从AI Gallery中获取的：请查看AI Gallery中的调用说明或者咨询该模型的提供方。
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
file.exists('obs://bucket_name/sub_dir_0/sub_dir_1') 路径存在，请执行4。 路径不存在，请在更换为一个可用的OBS路径。 检查使用的资源是否为CPU，CPU的“/cache”与代码目录共用10G，可能是空间不足导致，可在代码中使用如下命令查看磁盘大小。
在“资源占用情况”窗口打开时，会定期向后台获取最新的资源使用率数据并刷新。 操作一：如果训练作业使用多个计算节点，可以通过实例名称的下拉框切换节点。 操作二：单击图例“cpuUsage”、“gpuMemUsage”、“gpuUtil”、“memUsage”“npuMemUsage
在更新权重弹窗中，设置“自定义权重上传路径”，选择验证成功的模型权重文件存放的OBS路径，必须选择到模型文件夹。 设置完成后，单击“确定”，在“权重变更确认”弹窗中单击“确定”，开始更新权重。服务状态变成“升级中”。 父主题： 管理我的服务
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
HOST侧用户进程，在DEVICE侧产生的AICPU、HCCP的日志，回传到HOST侧（训练容器）。 如果出现如下情况，则device日志会获取不到。 节点异常重启 被主动停止的节点 在训练进程结束后，该日志会生成到训练容器中。其中，使用MindSpore预置框架训练的device日志会自动上传到OB
NotebookFlavor objects 分页数据。 flavors Array of NotebookFlavor objects 支持切换的规格列表。 pages Integer 总的页数。 size Integer 每一页的数量。 total Long 总的记录数量。 表4
总览页面打开的CodeLab不支持此项功能，但是如果用户在AI Hub中打开了可用的案例，会自动跳转到CodeLab中，此时是可以使用这项功能的。 如果切换了Notebook的规格，那么只能在Notebook进行单机调测，不能进行分布式调测，也不能提交远程训练任务。 当前仅支持PyTorch和MindSpore
Step2 创建预训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
配置方案，有效避免了资源闲置与浪费，降低了进入AI领域的门槛。 架构强调高可用性，多数据中心部署确保数据与任务备份，即使遭遇故障，也能无缝切换至备用系统，维持模型训练不中断，保护长期项目免受时间与资源损耗，确保进展与收益。 大模型应用开发，帮助开发者快速构建智能Agents 在企
创建SFT全参微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
创建LoRA微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
2 ${image_name} 代表 ${image_name}。 -p 8183:8183 开启一个端口，可以web访问（如冲突，可自行更换其他端口）。 进入容器。需要将${container_name}替换为实际的容器名称，例如：webui。 docker exec -it ${container_name}
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