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步骤一：配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。目前使用的opencompass版本是0.2.6 benchmark_eval ├──opencompass.sh
训练脚本说明参考 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 离线训练安装包准备说明 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
训练脚本说明参考 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 离线训练安装包准备说明 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件，并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox
Standard资源监控概述 在ModelArts控制台查看监控指标 在AOM控制台查看ModelArts所有监控指标 使用Grafana查看AOM中的监控指标
通过Function Calling扩展大语言模型交互能力 Function Calling介绍 在Dify中配置支持Function Calling的模型使用 通过Function Calling扩展大语言模型对外部环境的理解
/work和/cache目录外的其他目录，因为持久化存储的部分（home/ma-user/work目录的内容）不会保存在最终产生的容器镜像中、“/cache”目录下存储的是临时文件，不占用容器空间。 如果没有文件可以删除，或者不清楚哪些可以删除，那么可以使用相同的镜像重新创建一个
LabelingStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 数据集标注节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 是 str inputs 数据集标注节点的输入列表
查看在线服务详情 查看在线服务的事件 管理在线服务生命周期 修改在线服务配置 在云监控平台查看在线服务性能指标 集成在线服务API至生产环境中应用 设置在线服务故障自动重启 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
配置Workflow的输入输出目录 创建Workflow节点 构建Workflow多分支运行场景 编排Workflow 发布Workflow 在Workflow中更新已部署的服务 Workflow高阶能力 父主题： 使用Workflow实现低代码AI开发
模型的开发训练，是基于之前的已有数据（有可能是测试数据），而在得到一个满意的模型之后，需要将其应用到正式的实际数据或新产生数据中，进行预测、评价、或以可视化和报表的形式把数据中的高价值信息以精辟易懂的形式提供给决策人员，帮助其制定更加正确的商业策略。 父主题： AI开发基础知识
按需计费：规格单价 * 计算节点个数 * 使用时长 包年/包月：规格单价 * 计算节点个数 * 购买时长 具体计费请以ModelArts价格计算器中的价格为准。 ModelArts Standard专属资源池、自动学习、Workflow、Notebook、训练作业、在线/批量/边缘服务 ModelArts
及 llama3，其中llama1、2及chat都填写llama model_name：模型地址 data_path：预训练数据集地址 即一中生成的文件地址 seed：生成训练data所使用的seed（此处42为开源训练设定参数） max_length：模型的max_length dtype：为模型dtype
main() { // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； // 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK
创建test-benchmark目录，该目录存放训练生成的权重文件及训练日志。 # 任意目录创建 mkdir test-benchmark 修改config目录下yaml文件中model_name_or_path、dataset_dir和dataset或eval_dataset参数或其它内容，根据实际情况选择yaml文件；参数详解可参考表1。
old_folder为上一步生成data的地址，填写到卡号的文件夹之前。命令中的./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。
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1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件，并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
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