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mg2hf：用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数，一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数，一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/Llama2-13B 原始Hugging Face模型路径
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者
0.266667 其中x_center, y_center, width, and height分别表示归一化后的目标框中心点x坐标、归一化后的目标框中心点y坐标、归一化后的目标框宽度、归一化后的目标框高度。 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片，单张图片大小不能超过
否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。 temperature 否 1.0 Float 控制采样的随机性的浮点数。较低的值使模型更加确定性，较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。
learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算，用于禁用梯度检查点，默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模型的状态，以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内存使用，特别是在训练大型模型时，但同时影响性能。True表示关闭重计算功能。
信息。 部署服务并查看详情 在AI应用详情页面，单击右上角“部署>在线服务”，进入服务部署页面，AI应用和版本默认选中，选择合适的“计算节点规格”（例如CPU：2核 8GB），其他参数可保持默认值，单击“下一步”，跳转至服务列表页，当服务状态变为“运行中”，服务部署成功。 单击服
mg2hf：用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数，一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数，一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpee
mg2hf：用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数，一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数，一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpee
mg2hf：用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数，一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数，一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpee
bndbox：必选字段，标注框的类型，标注信息请参见 表2 。 表2 标注框类型描述 type 形状 标注信息 bndbox 矩形框 左上和右下两个点坐标。 <xmin>100<xmin> <ymin>100<ymin> <xmax>200<xmax> <ymax>200<ymax> 标注文件示例：
mg2hf：用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数，一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数，一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpee
image. Please contact SRE to check node {node_name} 说明： {node_name}表示节点名称，为可变变量，一般为IP形式，如：192.168.1.1 表3 实例停止过程的事件列表 事件名称 事件描述 事件级别 StopNotebook
信息。 部署服务并查看详情 在AI应用详情页面，单击右上角“部署>在线服务”，进入服务部署页面，AI应用和版本默认选中，选择合适的“计算节点规格”（例如CPU：2核 8GB），其他参数可保持默认值，单击“下一步”，跳转至服务列表页，当服务状态变为“运行中”，服务部署成功。 单击服
转换关键参数准备 对应的模型转换成MindIR格式，通过后端绑定的编译形式来运行以达到更好的性能（类似静态图的运行模式），所以需要提前准备以下几个重点参数。 输入的inputShape，包含batch信息。 MSLite涉及到编译优化的过程，不支持完全动态的权重模式，需要在转换时确定对应的
DUMP_GE_GRAPH=2 # 1：表示dump图全量内容、 2：表示不dump权重数据的基础图、 3：表示只dump节点关系的精简图 export DUMP_GRAPH_LEVEL=2 # 1：表示dump图所有图、 2：表示dump除子图外的所有图、
Gallery工具链服务中使用该模型时，只能选取等同或高于该规格的算力资源进行任务下发。 是否支持分布式训练/推理 选择该模型资产是否支持在单机多卡的资源节点上进行并行训练或推理。 README.md - 资产的README内容，支持添加资产的简介、使用场景、使用方法等信息。 当托管的是自定义镜像
git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone 会下载历史版本占用磁盘空间。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.909中的AscendCloud-LLM-xxx
cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 注意：多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，转换权重等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下。 父主题： 准备工作
击“发表评论”，即可成功发布评论。资产发布者可收到评论的通知，资产评论者也会收到评论回复的通知，所有用户均可查看资产评论并回复评论，对评论点赞等。 下架算法 当您需要在AI Gallery下架共享的资产时，可以执行如下操作： 在“AI Gallery”页面，选择“我的Gallery
否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。 temperature 否 1.0 Float 控制采样的随机性的浮点数。较低的值使模型更加确定性，较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。
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