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评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 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
service_instance_count Integer 服务实例数量。 req_count_per_min Long 服务分钟调用量，这里指当前时间上一分钟的服务调用总量。 表5 Monitor 参数 参数类型 描述 failed_times Integer 模型实例调用失败次数，在线服务字段。
系统自动生成的pool名称，相当于poolId。 creationTimestamp String 时间戳，例如"2021-11-01T03:49:41Z"。 deletionTimestamp String 时间戳，例如"2021-11-01T03:49:41Z"。 labels PoolMetaLabels
rics-included.csv，指标采集对象详见dcgm-exporter。如果采集对象不能满足要求，可通过定制镜像或挂载的方式使用自定义配置。 等待约1分钟，执行下面的命令获取GPU指标： curl localhost:9400/metrics 指标获取结果如下： # HELP
rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo,identity 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参考准备数据（可选）配置dataset_info.json文件，并将数据集存放于dataset_info.json同目录下。 dataset_dir
python test.py 图2 部署在线服务 在XShell中新建一个终端，参考步骤5~7进入容器，该容器为客户端。执行以下命令验证自定义镜像的三个API接口功能。当显示如图所示时，即可调用服务成功。 curl -X POST -H "Content-Type: application/json"
rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo,identity 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参考准备数据（可选）配置dataset_info.json文件，并将数据集存放于dataset_info.json同目录下。 dataset_dir
rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo,identity 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参考准备数据（可选）配置dataset_info.json文件，并将数据集存放于dataset_info.json同目录下。 dataset_dir
选择数据集额外支持的运行平台。 设置运行平台后，当资产上架后，该资产支持通过订阅的方式同步到所选运行平台使用。 设置运行平台后，单击“设置”，在弹窗中可以自定义设置运行平台的资产标签，且标签可以被一起同步至运行平台。 数据集描述 - 资产的README内容，支持添加资产的简介、使用场景、使用方法等信息。
文本内容为“截止到2018年底，本公司人员规模已经超过100”，则其中时间“2018年底”的start_index为3，end_index为9。 @modelarts:end_time 否 String 语音起止点标签专用内置属性：语音的结束时间，格式“hh:mm:ss.SSS”(其中hh表示小时
删除指定Notebook资源的标签，支持批量删除。 镜像管理 查询支持的镜像列表 根据指定条件分页查询满足条件的所有镜像。 注册自定义镜像 将用户自定义的镜像注册到ModelArts镜像管理。 查询用户镜像组列表 查询用户镜像信息概览，以镜像名称作为聚合的信息。 查询镜像详情 查询镜像详情。
模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.912-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendFactory
torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True, ) 3）为减少量化时间，建议将以下参数设置为512； NUM_CALIBRATION_SAMPLES = 512 执行权重量化： python deepseek_moe_w8a8_int8
昇腾卡进行训练，也支持切换规格。 自启动后，免费规格默认可使用1小时，请注意右上角的剩余时长。超过1小时后，可执行续期操作，且系统每隔一段时间，将提醒确认下续期。 免费的CodeLab主要用于体验，72小时内未使用，将释放资源。保存在其中的代码文档将丢失，请注意备份文件以及使用时长。
软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.911-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Suppor
确定”启动分析。 “版本选择”，即选择当前数据集的已发布版本。 图1 启动数据特征分析任务 数据特征分析任务启动后，需执行一段时间，根据数据量不同等待时间不同，请耐心等待。当您选择分析的版本出现在“版本选择”列表下，且可选择时，即表示分析已完成。 查看数据特征分析结果。 “版本选
matmul、swiglu、rope等算子性能提升，支持vllm推理场景 支持random随机数算子，优化FFN算子，满足AIGC等场景 支持自定义交叉熵融合算子，满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子，满足vllm投机推理场景 支持CopyBlocks算子，满足vllm框架beam
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。
的训练输出路径，请保证您设置的桶路径有写入权限和读取权限。 在ModelArts中，训练代码需包含以下步骤： （可选）引入依赖 当您使用自定义脚本创建算法的时候，如果您的模型引用了其他依赖，您需要在“算法管理 > 创建算法”的“代码目录”下放置相应的文件或安装包。 安装pytho
project_id为用户的项目ID。 “X-auth-Token”是上一步获取到的Token值。 “agency_name_suffix”是自定义的委托名称后缀。 返回状态码“200 OK”表示委托“ma_agency_iam-user01”创建成功，响应Body如下所示： {
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