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评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
ile创建的新镜像名称。 <镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询，容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>：前面步骤中自己创建的组织名称。示例：ma-group <镜像名称>:<版本名称>：定义镜像名称。示例：pytorch_2_1_ascend:20240606
性能预期：QPS 20/s - 业务访问方式 推理业务访问：“客户端 -> 云服务” 或 “云客户端 -> 云服务”。 推理业务时延要求，客户端到云服务端到端可接受时延。 例如：当前是“客户端 -> 云服务”模式，客户端请求应答可接受的最长时延为2秒。 - 模型参数规模，是否涉及分布式推理
"工具描述（选填）" } ] 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data
Gallery”获取他人共享的内容，快速完成构建。在您完成模型的训练和导入之后，您可以将自己的模型分享至“AI Gallery”，进行知识共享。 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。 单击模型的“版本数量”，在展开的版本列表中，单击“操作”列的“发布”进入发布页面。
0：打标者 1：审核者 2：团队管理者 3：数据集拥有者 status 否 Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下： 0：未发送邀请邮件 1：已发送邀请邮件但未登录 2：已登录 3：标注成员已删除 update_time 否 Long 更新时间。 worker_id 否 String
Arts数据集。 “标签列” 可自行选择您需要预测的列名。 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明：
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 do_train true 指示脚本执行训练步骤，用来控制是否进行模型训练的。如果设置为true，则会进行模型训练；如果设置为false，则不会进行模型训练。 cutoff_len 4096
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
D_CKPT_PATH则需选中存放已处理好数据集的目录文件夹。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。
只有“运行中”的在线服务，支持对接CES监控。 前提条件： 已创建ModelArts在线服务。 已在云监控服务创建ModelArts监控服务。登录“云监控服务”控制台，在“自定义监控”页面，根据界面提示创建ModelArts监控服务。 设置告警规则有多种方式。您可以根据实际应用场景，选择设置告警规则的方式。
指定算法所属的ai项目，默认值为"default-ai-project"。ai项目已下线，无需关注。 user_name String 用户名称。 domain_id String 用户的domainID。 source String 算法来源类型。 api_version String
finiband官方驱动，以使用infiniband网卡进行分布式通信，提升训练性能。infiniband驱动需要在制作镜像时安装。 操作步骤 下载MLNX_OFED_LINUX-4.3-1.0.1.0-ubuntu16.04-x86_64.tgz。 进入地址，单击“Download”，选择“Archive
等插件。完成Cluster资源池的购买后，您即可对资源进行配置，并将数据上传至存储云服务中。当您需要使用集群资源时，可以使用kubectl工具或k8s API来下发作业。此外，ModelArts还提供了扩缩容、驱动升级等功能，方便您对集群资源进行管理。 图2 使用流程 推荐您根据以下使用流程对Lite
NAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。
查看数据集演进过程 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”，进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中，单击操作列的“更多 > 版本管理”，进入数据集“版本管理”页面。 您可以查看数据集的基本信息，并在左侧查看版本演进信息及其发布时间。 设置当前版本 登录Mod
NAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。
运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将步骤1中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供： python3 examples/fp8/extract_scales
更新transformes和tokenizers版本 GLM4-9B模型，容器内执行以下步骤： pip install transformers==4.43.2 其它模型，容器内执行以下步骤： pip install transformers==4.45.0 pip install
、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境变量的设置，在下面的指导步骤中，会展开进行详细的解释。 若用户希望自定义参数进行训练，可直接编辑对应模型的训练脚本，可编辑参数以及详细介绍如下。以llama2-13b预训练为例：
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