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benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
为方便两个地址可以相同。 shm-size：共享内存大小。 ${container_name}：容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 ${image_id}：镜像ID，通过docker images查看刚拉取的镜像ID。 容器不能挂载到/home/ma-u
charging_mode String 计费模式。 COMMON：同时支持包周期和按需 POST_PAID：按需模式 PRE_PAID：包周期 cloud_server CloudServer object 云服务信息。 endpoints_response Array of Endpoints
charging_mode String 计费模式。 COMMON：同时支持包周期和按需 POST_PAID：按需模式 PRE_PAID：包周期 cloud_server CloudServer object 云服务信息。 endpoints_response Array of Endpoints
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
配置参数说明 配置项 参数 配置说明 Workflow配置 运行配置 该参数为输出根目录配置，整个工作流的输出均会被保存在该目录下。单击“选择存储路径”，选择一个OBS桶路径。 资源配置 训练资源规格配置，根据实际需要选择公共资源规格或者专属资源池。 说明： 华北-北京四可支持选择限
群性能分析，助力开发者天级完成性能调优。 MindStudio-Insight提供时间线视图、内存、算子耗时、通信瓶颈分析等功能，借助于数据库支持超大性能数据处理，可以支持20GB的集群性能文件分析，并且能够支持大模型场景下的性能调优，相比于Chrometrace、tensorboard等工具提供了更优的功能和性能。
针对预测分析作业，排查思路请参见确保OBS中的数据存在、检查OBS的访问权限、预测分析作业失败的排查思路。 确保OBS中的数据存在 如果存储在OBS中的图片或数据被删除，且未同步至ModelArts自动学习或数据集中，则会导致任务失败。 建议前往OBS检查，确保数据存在。针对图
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charging_mode String 计费模式。 COMMON：同时支持包周期和按需 POST_PAID：按需模式 PRE_PAID：包周期 cloud_server CloudServer object 云服务信息。 endpoints_response Array of Endpoints
th中。 当训练数据保存在Notebook中，则将其打包成zip文件并上传到指定的obs_path中。 向ModelArts训练服务提交自定义镜像训练作业，使用的镜像为当前Notebook的镜像，这样保证了远程训练作业和在Notebook中的训练作业使用的运行环境一致。 训练任务
charging_mode String 计费模式。 COMMON：同时支持包周期和按需 POST_PAID：按需模式 PRE_PAID：包周期 cloud_server CloudServer object 云服务信息。 endpoints_response Array of Endpoints
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charging_mode String 计费模式。 COMMON：同时支持包周期和按需 POST_PAID：按需模式 PRE_PAID：包周期 cloud_server CloudServer object 云服务信息。 endpoints_response Array of Endpoints
模型适配 MindSpore Lite是华为自研的推理引擎，能够最大化地利用昇腾芯片的性能。在使用MindSpore Lite进行离线推理时，需要先将模型转换为mindir模型，再利用MindSpore Lite作为推理引擎，将转换后的模型直接运行在昇腾设备上。模型转换需要使用converter_lite工具。
Calling使用场景说明 使用场景 说明 增强能力 大模型通过Function Calling可以调用外部工具或服务，例如实时数据检索、文件处理、数据库查询等，从而扩展其能力。 实时数据访问 由于大模型通常基于静态数据集训练，不具备实时信息。Function Calling允许模型访问最新的数据，提供更准确、更及时的回答。
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内存算子分析 dataloader 数据加载维度（Slow Dataloader Issues）通常包含如下几类问题： 数据放在读写性能较差的存储盘上，如云上的EVS和EFS。 多卡训练时使用单进程dataloader，即num_workers参数默认为0。 存在其他多进程操作影响了数据多进程读取。
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