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的版本信息。 处理方法 为避免训练作业Pytorch Mox日志反复输出的问题，需要您在“启动文件”中添加如下代码，当“MOX_SILENT_MODE = “1””时，可在日志中屏蔽mox的版本信息： import os os.environ["MOX_SILENT_MODE"]
因此您可以在启动文件“test.py”中通过如下方式调用“.sh”文件： import os os.system('bash /home/work/user-job-dir/code/test.sh') 将“test.py”文件上传至OBS中，则该文件存储位置为“/bucket-name/code/test
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
送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation（6.3.905版本）目录中。 代码目录如下: benchmark_tools
“A maximum of xxx real-time services are allowed.”，表示服务数量超限。 正常情况下，单个用户最多可创建20个在线服务。可采取以下方式处理： 删除状态为“异常”的服务。 删除长期不使用的服务。 因业务原因需申请更大配额，可提工单申请扩容。
Kernel”如何处理？ 问题现象 现象：创建Notebook文件后，右上角的Kernel状态为“No Kernel”。 原因分析 可能因为用户工作目录下的code.py和创建kernel依赖的import code文件名称冲突。 解决方案 查看“/home/ma-user/log
old_folder为上一步生成data的地址，填写到卡号的文件夹之前。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 new_folder为需要存储新的data的地址。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。
old_folder为上一步生成data的地址，填写到卡号的文件夹之前。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 new_folder为需要存储新的data的地址。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。
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/cache”目录，解压以后使用。 如果文件较大，可以保存成多个“.tar”包，在入口脚本中调用多进程进行并行解压数据。不建议把散文件保存到OBS上，这样会导致下载数据很慢。 在训练作业中，使用如下代码进行“.tar”包解压： import moxing as mox import
第三方依赖 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。如果在步骤四 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。 进入benchmark_tools目录下，运行静态benchmark验证。
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及 llama3，其中llama1、2及chat都填写llama model_name：模型地址 data_path：预训练数据集地址 即一中生成的文件地址 seed：生成训练data所使用的seed（此处42为开源训练设定参数） max_length：模型的max_length dtype：为模型dtype
及 llama3，其中llama1、2及chat都填写llama model_name：模型地址 data_path：预训练数据集地址 即一中生成的文件地址 seed：生成训练data所使用的seed（此处42为开源训练设定参数） max_length：模型的max_length dtype：为模型dtype
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
模型的开发训练，是基于之前的已有数据（有可能是测试数据），而在得到一个满意的模型之后，需要将其应用到正式的实际数据或新产生数据中，进行预测、评价、或以可视化和报表的形式把数据中的高价值信息以精辟易懂的形式提供给决策人员，帮助其制定更加正确的商业策略。 父主题： AI开发基础知识
及 llama3，其中llama1、2及chat都填写llama model_name：模型地址 data_path：预训练数据集地址 即一中生成的文件地址 seed：生成训练data所使用的seed（此处42为开源训练设定参数） max_length：模型的max_length dtype：为模型dtype
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Step5 进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_too
Cluster资源池如何进行NCCl Test？ ModelArts提供AI诊断功能，用户可以通过NCCl Test，测试节点GPU状态，并且测试多个节点间的通信速度。 操作步骤 单击资源池名称，进入资源池详情。 单击左侧“AI组件管理 > AI诊断”。 单击“诊断”，选择“日志上传路径”和NCCL
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