检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
2系列模型。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装Eagle。 bash build.sh 步骤二：非sharegpt格式数据集转换（可选）
2系列模型。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装Eagle。 bash build.sh 步骤二：非sharegpt格式数据集转换（可选）
文件到工作环境中的步骤3。 cp -f config.json {work_dir}/model/falcon-11B/ glm4-9b模型 在训练开始前，需要修改glm4-9b模型中的tokenizer文件modeling_chatglm.py内容，具体步骤如下： 进入到tok
在指定的训练输出的数据存储位置中保存Checkpoint，且“预下载至本地目录”选择“下载”。选择预下载至本地目录时，系统在训练作业启动前，自动将数据存储位置中的Checkpoint文件下载到训练容器的本地目录。 图1 训练输出设置 断点续训练建议和训练容错检查（即自动重启）功
Turbo所在的VPC网络需要与专属资源池所在的网络打通，运行于该专属资源池的训练作业才能正常挂载SFS。因此，当训练作业挂载SFS失败时，可能是网络不通导致的。 处理步骤 进入训练作业详情页，在左侧获取SFS Turbo的名称。 图1 获取SFS Turbo的名称 登录弹性文件服务SFS控制台，在SFS Turbo列表找到训练作业挂载的SFS
在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换
分析结果回调给公网服务终端。 方案设计 从推理服务的算法实例内部，访问公网服务地址的方案。如下图所示： 图1 推理服务访问公网 步骤一：ModelArts专属资源池打通VPC 创建好VPC和子网，具体步骤请参考创建虚拟私有云和子网。 创建Modelarts专属资源池网络。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“AI专属资源池
AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换
ECS服务器挂载SFS Turbo存储 本小节介绍如何在ECS服务器挂载SFS Turbo存储，挂载完成后可在后续步骤中，将训练所需的数据通过ECS上传至SFS Turbo。 前提条件 已创建SFS Turbo，如果未创建，请参考创建文件系统。 数据及算法已经上传至OBS，如果未
4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2 7B lora/dpo 4096/8192 gradient_accumulation_steps:
在ModelArts训练时如何安装C++的依赖库？ 在训练作业的过程中，会使用到第三方库。以C++为例，请参考如下操作步骤进行安装： 将源码下载至本地并上传到OBS。使用OBS客户端上传文件的操作请参见上传文件。 将上传到OBS的源码使用Moxing复制到开发环境Notebook中。
到工作环境中的步骤3。 cp -f config.json {work_dir}/tokenizers/falcon-11B/ glm4-9b模型 在训练开始前，需要修改glm4-9b模型中的tokenizer文件modeling_chatglm.py内容，具体步骤如下： 进入到
到工作环境中的步骤3。 cp -f config.json {work_dir}/tokenizers/falcon-11B/ glm4-9b模型 在训练开始前，需要修改glm4-9b模型中的tokenizer文件modeling_chatglm.py内容，具体步骤如下： 进入到
到工作环境中的步骤3。 cp -f config.json {work_dir}/tokenizers/falcon-11B/ glm4-9b模型 在训练开始前，需要修改glm4-9b模型中的tokenizer文件modeling_chatglm.py内容，具体步骤如下： 进入到
在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型创建为模型，用于部署服务。 从OBS中导入模型文件创建模型：如果您使用常用框架在本地完成模型开发和训练，可以将本地的模型按照模型包规范上传至OBS桶中，从OBS将模型导入至ModelArts中，创建为模型，直接用于部署服务。 从容器镜像中
ble路由加速会失败。 路由加速的原理是改变rank编号，所以代码中对rank的使用要统一，如果rank的使用不一致会导致训练异常。 操作步骤 开启ModelArts Lite资源池对应的CCE集群的cabinet插件。 在ModelArts Lite专属资源池列表，单击资源池名称，进入专属资源池详情页面。
根据模型包结构介绍，将推理代码和配置文件上传至模型的存储目录中。 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 创建模型操作步骤 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“模型管理”，进入模型列表页面。 单击左上角的“创建模型”，进入“创建模型”页面。 在“创建模型”页面，填写相关参数。
核IO已经阻塞， 无法执行相关GPU命令，只能尝试释放D+进程。 处理方法 “nvidia-smi”是一个NVIDIA GPU监视器命令行工具，用于查看GPU的使用情况和性能指标，可以帮助用户进行GPU优化和故障排除。 但是建议在业务软件或训练算法中，避免频繁使用“nvidia-
Arts所有监控指标。 方式三：通过Grafana查看所有监控指标 当AOM的监控模板不能满足用户诉求时，用户可以使用Grafana可视化工具来查看与分析监控指标。Grafana支持灵活而又复杂多样的监控视图和模板，为用户提供基于网页仪表面板的可视化监控效果，使用户更加直观地查看到实时资源使用情况。
-w8a8或$${container_work_dir}/deepseekR1-w8a8目录。${container_work_dir}在步骤四：启动容器时定义。 maxPrefillBatchSize：最大prefill batch size。config.json文件中默认是
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
