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driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 ${image_name} 为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size：表示共享内存，用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件，因此大小要求200g及以上。
桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录，无需用户创建 |── AscendSpeed # 代码目录
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}/{eval_dataset}-{timestamp} 的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{service_name}下生成多少次结果。 单独的评测结果如下： {eval_dataset}-{timestamp} # 例如: mmlu-20240205093257
搜索指标的名称。需要与您在代码中打印的搜索指标参数保持一致。 优化方向 可选“最大化”或者“最小化”。 指标正则 填入正则表达式。您可以单击智能生成功能自动获取正则表达式。 设置自动化搜索参数 从已设置的“超参”中选择可用于搜索优化的超参。优化的超参仅支持float类型，选中自动化搜索参数后，需设置取值范围。
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#将pytorch env打包生成pytorch.tar.gz conda pack -n pytorch -o pytorch.tar.gz 将打包好的压缩包传到本地： # run on terminal docker cp ${your_container_id}:/xxx/xxx/pytorch
"https://docker.jianmuhub.com", "https://huecker.io", "https://dockerhub.timeweb.cloud", "https://dockerhub1.beget.com", "https://noohub.ru"] } 依次执行systemctl
END。 图7 注册镜像 Step9 通过openssl创建SSL pem证书 在ECS中执行如下命令，会在当前目录生成cert.pem和key.pem，并将生成的pem证书上传至OBS。证书用于后续在推理生产环境中部署HTTPS推理服务。 openssl genrsa -out
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Arts Standard的自动学习功能完成“物体检测”AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需任何代码开发，自动生成满足用户精度要求的模型。 ModelArts Standard开发环境 使用ModelArts VS Code插件调试训练ResNet50图像分类模型
数值较高，输出结果更加随机。 数值较低，输出结果更加集中和确定。 取值范围：0~2 默认值：1 核采样/top_p 设置推理核采样。调整输出文本的多样性，数值越大，生成文本的多样性就越高。 取值范围：0.1~1 默认值：1 top_k 选择在模型的输出结果中选择概率最高的前K个结果。 取值范围：1~1000
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03-py3镜像进行适配，使用开源大模型llama7b进行推理任务。 增加用户ma-user。 Triton镜像中默认已存在id为1000的triton-server用户，需先修改triton-server用户名id后再增加用户ma-user，Dockerfile中执行如下命令。 RUN usermod -u
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