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--port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5 --parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens：输入长度，支持多个，如
--port：推理服务端口。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5。 --parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens：输入长度，支持多个，如
"custom"。custom为自定义数据集。 --tokenizer：tokenizer路径，可以是huggingface的权重路径 --request-rate：请求频率，支持多个，如 0.1 1 2。实际测试时，会根据request-rate为均值的指数分布来发送请求以模拟真实业务场景。
=（不等于）、>（大于）、>=（大于等于）、<（小于）、<=（小于等于）、in（包含）、or（或）。 left 否 Object 节点执行条件为true时的分支。 right 否 Object 节点执行条件为false时的分支。 表11 WorkflowSubgraph 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否
--port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5 --parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens：输入长度，支持多个，如
ApigAppDetailInfo 参数 参数类型 描述 app_codes Array of strings APP Code列表，当APP类型为APIC时，此参数为空。 app_id String APP编号。 app_key String APP的key。 app_name String APP名称。
torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True, ) 3）为减少量化时间，建议将以下参数设置为512； NUM_CALIBRATION_SAMPLES = 512 执行权重量化： python deepseek_moe_w8a8_int8
=（不等于）、>（大于）、>=（大于等于）、<（小于）、<=（小于等于）、in（包含）、or（或）。 left 否 Object 节点执行条件为true时的分支。 right 否 Object 节点执行条件为false时的分支。 表11 WorkflowStepPolicy 参数 是否必选 参数类型 描述 poll_interval_seconds
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。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-user/work/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/pretrain/
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。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-user/ws/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/pretrain/
选择资源名称时，还需选择或手动输入某个具体的资源名称。 操作用户：在下拉框中选择某一具体的操作用户，此操作用户指用户级别，而非租户级别。 事件级别：可选项为“所有事件级别”、“normal”、“warning”、“incident”，只可选择其中一项。 时间范围：可选择查询最近七天内任意时间段的操作事件。
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。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-user/ws/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/ ModelLink微调数据集预处理参数说明
String APP的编号，可通过查询APP列表获取。 auth_id String 授权编号，授权失败时为空。 reason String 授权或者取消授权失败原因，授权成功时为空。 success Boolean 授权或者取消授权是否成功。 状态码： 400 表9 响应Header参数
次从“/cache”目录读取数据，直到训练结束。训练结束以后“/cache”目录的内容会自动被清空。 优化方式 以TensorFlow代码为例。 优化前代码如下所示： 1 2 3 4 ... tf.flags.DEFINE_string('data_url', '', 'dataset
将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后。在上传代码前，需要对解压后的训练脚本代码进行修改。具体文件为：llm_train/AscendSpeed/scripts/obs_pipeline.sh，具体修改代码内容以及位置，如下所示。 训练作业
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。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-user/ws/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/pretrain/
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。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-user/ws/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/pretrain/
片的大小调整，转换为可以适配模型输入的shape。首先通过Pillow库读取“32×32”的图片，调整图片大小为“1×784”以匹配模型输入。在后续处理中，转换模型输出为列表，用于Restful接口输出展示。 自定义推理逻辑的推理脚本示例 首先，需要在配置文件中，定义自己的依赖包
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。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-user/work/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/pretrain/
# 安装量化模块的脚本 ... 具体操作如下： 配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。
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