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|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain，返回临时预览链接。设置为application/octet-stream，返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token。
在模型详情页，单击右侧“发布”，在发布模型页面编辑发布信息后，单击“发布”。 表1 发布模型的参数说明 参数名称 说明 中文名称 模型发布后显示的名称，在创建模型时设置的名称，此处不可编辑。 任务类型 选择合适的任务类型。 许可证 必填项，根据业务需求选择合适的许可证类型。 描述 必填项，填写资产简介，模
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
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
“保存路径”：即导出数据存储的路径。建议不要将数据存储至当前数据集所在的输入路径或输出路径。 图1 导出到OBS 数据导出成功后，您可以前往您设置的保存路径，查看到存储的数据。 在“数据集概览页”，单击右上角“导出历史”，在弹出的“任务历史”对话框中，可以查看该数据集之前的导出任务历史。
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2
TMS标签的value。长度不能超过255个字符。 响应参数 状态码： 204 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 - String 请求示例 创建训练作业标签。设置TMS标签的key/value为“111”和“k3”，TMS标签的key/value为"k3"和“v2”。 POST https:/
面。 选择运行中的Notebook实例，单击实例名称，进入Notebook实例详情页面，单击“扩容”。 图2 Notebook实例详情页 设置待扩充的存储容量大小，单击“确定”。系统显示“扩容中”，扩容成功后，可以看到扩容后的存储容量。 图3 扩容 图4 扩容中 父主题： 管理Notebook实例
理”，单击“创建”，进入模型管理。 设置模型的参数，如图13所示。 元模型来源：从容器镜像中选择。 容器镜像所在的路径：单击选择前面创建的镜像。 容器调用接口：选择HTTPS。 host：设置为8443。 部署类型：选择在线部署。 图13 设置模型参数 填写apis定义，单击“保
在数据集详情页，单击右侧“发布”，在发布数据集页面编辑发布信息后，单击“发布”。 表1 发布数据集的参数说明 参数名称 说明 中文名称 数据集发布后显示的名称，在创建数据集时设置的名称，此处不可编辑。 任务类型 选择合适的任务类型。 许可证 必填项，根据业务需求选择合适的许可证类型。 描述 必填项，填写资产简介，数
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
服务的权限，并结合实际需求进行选择，ModelArts支持的系统权限，请参见表1。 表1 服务授权列表 待授权的服务 授权说明 IAM权限设置 是否必选 ModelArts 授予子用户使用ModelArts服务的权限。 ModelArts CommonOperations没有任何
若显存较低可以调整batch_size保证正常运行，改为8或者更小。 本次训练step为1000，训练时间较长，可以改为500。 如开启deepspeed训练时，需要设置参数checkpointing_steps>max_train_steps（严格大于），否则会报错。 父主题： 文生图模型训练推理
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
MindSpore Lite云侧推理包解压缩后，设置LITE_HOME环境变量为解压缩的路径，例如： export LITE_HOME=$some_path/mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64 设置环境变量LD_LIBRARY_PATH： export
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
worker_id 否 String 标注成员ID，可调用标注成员列表接口获取。 响应参数 无 请求示例 提交验收任务的样本评审意见。设置是否通过为“true”，评审分数为“A”。 { "comments" : [ { "worker_id" : "8c15ad0
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