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
请检查您的模型是否能正常运行。例如模型依赖的资源是否故障，需要排查推理日志。 实例pod数量异常 。 如果您曾经找过运维人员删除过异常的实例pod，事件中可能会出现告警“服务异常，不正常的实例数为XXX”。在出现这种告警后，服务会自动拉起新的正常实例，从而恢复到正常运行状态。请您耐心等待。 父主题：
NVML: Driver/library version mismatch 处理方法 执行命令：lsmod | grep nvidia，查看内核中是否残留旧版nvidia，显示如下： nvidia_uvm 634880 8 nvidia_drm
snt9b，显存规格建议选择64G以上的规格，磁盘规格建议选择500GB及以上。 创建完Notebook后，待Notebook状态变为“运行中”时，打开Notebook，可参考后续章节在Notebook调试环境中部署推理服务。 父主题： 准备工作
snt9b，显存规格建议选择64G以上的规格，磁盘规格建议选择500GB及以上。 创建完Notebook后，待Notebook状态变为“运行中”时，打开Notebook，可参考后续章节在Notebook调试环境中部署推理服务。 父主题： 准备工作
snt9b，显存规格建议选择64G以上的规格，磁盘规格建议选择500GB及以上。 创建完Notebook后，待Notebook状态变为“运行中”时，打开Notebook，在Notebook调试环境中部署推理服务。 父主题： 准备工作
ContentInfo参数 参数 是否必选 参数类型 描述 content_id 是 String AI Gallery中数据集资产的ID。 version_id 是 String AI Gallery中数据集资产的版本ID。 表4 AnnotationConfig参数 参数 是否必选 参数类型 描述
Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的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.py \ --quantized_model
3, 1, 2).contigous() 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接
用SDK对步骤以及步骤之间的关系进行定义 针对工作流复用，用户可以在开发完成后将流水线固化下来，提供下次或其他人员使用，同时无需关注流水线中包含什么算法或如何实现 图1 Workflow流程 父主题： Standard功能介绍
练语言库。Transformers库注重易用性，屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节，并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型到在线模型资产仓库中，并发布上架给其他用户使用。AI Gallery在原有Transformers库
find /home/ma-user/anaconda3 -name modelarts.pth 执行如下命令删除用户使用的python环境中的modelarts.pth文件。 # /xxx/modelarts.pth 指用户通过第一步查出来的文件路径 rm -rf /xxx/modelarts
*****”关键字打印 训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考 附录：训练常见问题解决。 训练中遇到"ImportError: This modeling file requires
得更加高效和便捷，为用户带来了极大的便利和性能提升。Ascend-vLLM可广泛应用于各种大模型推理任务，特别是在需要高性能和高效率的场景中，如自然语言处理、图像生成和语音识别等。 Ascend-vLLM的主要特点 易用性：Ascend-vLLM简化了在大模型上的部署和推理过程，使开发者可以更轻松地使用它。
必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接
以适当在解压大量文件时，加入sleep。比如每解压1w个文件，就停止1s。 存储限制 根据规格情况合理使用数据盘，数据盘大小请参考训练环境中不同规格资源大小。 CPU过载 减少线程数。 排查办法 根据错误信息判断，报错原因来源于用户代码。 您可以通过以下两种方式排查： 线上环境调试代码（仅适用于非分布式代码）
静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 执行如下命令进入容器。 kubectl
静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 执行如下命令进入容器。 kubectl
1”，以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 通过命令npu-smi info查询NPU卡为容器中的第几张卡。例如下图查询出两张卡，若希望使用第一和第二张卡，则“export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1”，注意编号不是填4、5。
1”，以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 通过命令npu-smi info查询NPU卡为容器中的第几张卡。例如下图查询出两张卡，如果希望使用第一和第二张卡，则“export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1”，注意编号不是填4、5。
化稀疏剪枝、非结构化稀疏剪枝。 FASP剪枝 FASP剪枝是一种结构化稀疏剪枝方法，能有效降低模型显存以及需要部署的资源依赖，减小推理过程中的计算量，降低增量推理时延，提升吞吐。 FASP (Fast and Accurate Structured Pruning) 一种针对LL
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
