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”，并按照标注格式的要求存放数据，详细规范请参见标注格式章节。 导入方式选择manifest时，需要满足manifest文件的规范。 数据标注状态选择“已标注”，您需要保证目录或manifest文件满足相应的格式规范，否则可能存在导入失败的情况。 导入已标注的文件，导入完成后，请检查您导入的数据是否为已标注状态。
Graph，DAG）的开发。一个DAG是由节点和节点之间的关系描述组成的。开发者通过定义节点的执行内容和节点的执行顺序定义DAG。绿色的矩形表示为一个节点，节点与节点之间的连线则是节点的关系描述。整个DAG的执行其实就是有序的任务执行模板。 图3 工作流 Workflow提供的样例 Mod
略，以便用户收集的日志可以上传至对应的OBS桶。 华为云技术支持配置完成后，会给您提供对应的OBS桶目录“obs_dir”，该目录用于后续配置的脚本中。 图2 租户名ID和IAM用户名ID 准备日志收集上传脚本。 修改以下脚本中GpuLogCollection的参数，将ak、sk
主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.3.912） Ascend-vLLM介绍 支持的模型列表 版本说明和要求 推理服务部署 推理关键特性使用 推理服务精度评测 推理服务性能评测 附录 父主题： LLM大语言模型训练推理
能异常。下表可帮助您定位异常出现的原因，风险操作包括但不限于以下内容。 高危操作风险等级说明： 高：对于可能直接导致业务失败、数据丢失、系统不能维护、系统资源耗尽的高危操作。 中：对于可能导致安全风险及可靠性降低的高危操作。 低：高、中风险等级外的其他高危操作。 表1 操作及其对应风险
速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性，在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率和内存使用方面有其独特的优点，但可能在数
速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性，在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率和内存使用方面有其独特的优点，但可能在数
timed out> 原因分析 由于安全性问题在ModelArts上不能联网下载。 处理方法 如果在运行训练作业时提示连接超时，请您将需要联网下载的数据提前下载至本地，并上传至OBS中。 父主题： 外网访问限制
模型训练完成后，可以将训练产生的权重文件用于推理。推理前参考本章节，将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 如果无推理任务或者使用开源Huggingface权重文件进行推理，可以忽略此章节。和本文档配套的推理文档请参考《开源大模型基于DevServer的推理通用指导》。
速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性，在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率和内存使用方面有其独特的优点，但可能在数
速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性，在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率和内存使用方面有其独特的优点，但可能在数
速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性，在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率和内存使用方面有其独特的优点，但可能在数
略，以便用户收集的日志可以上传至对应的OBS桶。 华为云技术支持配置完成后，会给您提供对应的OBS桶目录“obs_dir”，该目录用于后续配置的脚本中。 图2 租户名ID和IAM用户名ID 准备日志收集上传脚本。 修改以下脚本中NpuLogCollection的参数，将ak、sk
得更好的推理性能收益。 ModelArts针对上述使用场景，在给出系统化推理业务昇腾迁移方案的基础上，提供了即开即用的云上集成开发环境，包含迁移所需要的算力资源和工具链，以及具体的Notebook代码运行示例和最佳实践，并对于实际的操作原理和迁移流程进行说明，包含迁移后的精度和性能验证、调试方法说明。
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Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
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Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）
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Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
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Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
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Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
附录 各模型支持的最小卡数和最大序列 Ascend-vLLM推理常见问题 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.3.912）
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