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进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。xxx-Ascend请根据实际目录替换。 示例： # 第一台节点 MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=4 NODE_RANK=0 sh scripts
令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 new_folder为需要存储新的data的地址。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 tp为需要切分成的文件夹数量，默认为8。 步骤四：执行训练
令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 new_folder为需要存储新的data的地址。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 tp为需要切分成的文件夹数量，默认为8。 步骤四：执行训练
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在pip文件夹中创建一个名为pip的文本文件，并将后缀名由“.txt”改为“.ini”。文件内容示例如下： 其中，index-url为pip源ip地址，使用时需自行替换。本示例以华为源为例，具体如下： [global] index-url = https://mirrors.huaweicloud.com
权重进行打包，需要进行权重转换。 进入llm_tools代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。如需保留之前权重格式，请在转换前备份。 python awq/convert_awq_to_npu.py --model
添加入方向规则，允许外部访问9090端口。 如果使用Grafana对接Prometheus制作报表，可以将Grafana部署在集群内，这里不需要对Prometheus绑定公网IP和配置安全组，只需要对Grafana绑定公网IP和配置安全组即可。 图1 添加入方向规则 在浏览器地
m，而llava多模态推理接口是openai-chat。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
权重进行打包，需要进行权重转换。 进入llm_tools代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。如需保留之前权重格式，请在转换前备份。 python awq/convert_awq_to_npu.py --model
--benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
--benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
--benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
Key鉴权。您可以在ModelArts Studio控制台左侧导航栏的“鉴权管理”页面创建API Key。 评测配置 评测类型 默认为“自动评测”。 资源设置 评测规则 默认为“基于规则”，表示基于相似度或准确率进行打分，对比模型预测结果与标注数据的差异，适合标准选择题或简单问答场景。 评测数据集 单击“添加评测数
发布：支持将调试后的工作流进行固化，发布至运行态，支持配置运行。 实验记录：实验的持久化及管理。 共享：支持将工作流作为资产发布至AI Gallery，分享给其他用户使用。 如何开发一条工作流请您参考入门教程开发第一条Workflow。 运行态-运行工作流 Workflow提供了可视化的工作流
转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。如需保留之前权重格式，请在转换前备份。 python convert_awq_to_npu.py --model /home/ma-user/Qwen1
转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。如需保留之前权重格式，请在转换前备份。 python convert_awq_to_npu.py --model /home/ma-user/Qwen1
AI框架，如果MindSpore要进行多机分布式训练调试，则每台机器上都必须有8张卡。 本文档提供的调测代码中涉及到的OBS路径，请用户替换为自己的实际OBS路径。 本文档提供的调测代码是以PyTorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。
docs介绍。所以同样是在device侧做变量初始化引入精度偏差，在diffusion/gaussian_diffusion.py中用等CPU侧初始化实现替换完成计算之后再切回device进行计算(下图第731行)。 然后再比对分析发现所有API计算都已对齐结果，转而查看Loss对齐情况。 父主题：
spore、openai等。上面命令中使用vllm举例。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
e、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
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