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在本例子，结果为2,048,000）。 i = 320 * 200 * 32; AI编译器中，常量折叠是将计算图中预先可以确定输出值的节点替换成常量，并对计算图进行一些结构简化的操作，例如ADDN操作，以及在推理过程中的batch normalization操作等。 以BN折叠为例，如下表示折叠后获得的性能收益。
训练作业使用的实例数量。 “VC_WORKER_NUM=4” VC_WORKER_HOSTS 多节点训练时，每个节点的域名地址，按顺序以英文逗号分隔，可以通过域名解析获取IP地址。 “VC_WORKER_HOSTS=modelarts-job-a0978141-1712-4f9b-
否 String 排序方式，ASC升序，DESC降序，默认DESC。 sort_key 否 String 排序的字段，多个字段使用(“,”)逗号分隔。 status 否 String 实例状态。枚举值如下： INIT：初始化 CREATING：创建中 STARTING：启动中 STOPPING：停止中
否 String 排序方式，ASC升序，DESC降序，默认DESC。 sort_key 否 String 排序的字段，多个字段使用(“,”)逗号分隔。 status 否 String 实例状态。枚举值如下： INIT：初始化 CREATING：创建中 STARTING：启动中 STOPPING：停止中
--outputFile=./mindirs --configFile=./configs/unet.ini 最多支持100档配置，每一档通过英文逗号分隔。 如果用户设置的dim数值过大或档位过多，可能会导致模型编译失败，此时建议用户减少档位或调低档位数值。 如果用户设置了动态维度，实际
//hccn.conf配置挂载 进入容器，并查看卡信息。 docker exec -it xxxxxxx bash //进入容器，xxxxxxx替换为容器id npu-smi info //查看卡信息 图13 查看卡信息 执行下述命令启动训练任务。 cd /home/ma-use
/bin/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎。 图3 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip install Shapely 在JupyterLab中新建ipynb文件
修改config.yaml中的${command} 请根据步骤二 修改训练超参配置修改超参值后，修改config.yaml中的${command}，替换为容器中执行训练的命令。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yam
修改config.yaml中的${command} 请根据步骤二 修改训练超参配置修改超参值后，修改config.yaml中的${command}，替换为容器中执行训练的命令。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yam
为4.41.2版本。 pip install transformers==4.41.2 falcon-11b，参考falcon-11B模型替换文件。 否，忽略此步骤，执行下一步。 如需其他配置参数，可参考表1按照实际需求修改。 Step3 启动训练脚本 修改完yaml配置文件后，
/boolean）的参数下配置index参数，指定使用csv数据中对应索引下标的数据作为此参数的值去发送推理请求，csv数据必须以英文半角逗号分隔，index从0开始计数，特殊地，当index为-1时忽略此参数。具体可参考创建批量服务的样例。 src_type 否 String
修改config.yaml中的${command} 请根据步骤二 修改训练超参配置修改超参值后，修改config.yaml中的${command}，替换为容器中执行训练的命令。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yam
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。 进入容器。需要将${container_name}替换为实际的容器名称。启动容器默认使用ma-user用户，后续所有操作步骤都在ma-user用户下执行。 docker exec -it ${container_name}
driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 进入容器。需要将${container_name}替换为实际的容器名称。启动容器默认使用ma-user用户，后续所有操作步骤都在ma-user用户下执行。 docker exec -it ${container_name}
04系统），安装NVIDIA驱动版本515、CUDA版本11.7、nvidia-fabricmanager版本515，并进行nccl-test测试。 替换apt源。 sudo sed -i "s@http://.*archive.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud
使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${model_path}请替换为实际使用的模型名称。 curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \ -H
启动成功的回显 执行如下命令，查看日志。日志显示如图所示表示成功执行动态路由。 kubectl logs {pod-name} 其中{pod-name}替换为实际pod名称，可以在5的回显信息中获取。 图4 成功执行动态路由的回显 只有任务节点大于等于3的训练任务才能成功执行动态路由。 如果执
需要对应的数据库名、表名以及用户名和密码。所导入表的schema(列名和类型)需要跟数据集相同。DWS的详细功能说明，请参考DWS用户指南。 图1 从DWS导入数据 集群名称：系统自动将当前账号下的DWS集群展现在列表中，您可以在下拉框中选择您所需的DWS集群。 数据库名称：根据
ModelArts从哪个容器以及使用哪个命令获取指标数据，请根据实际情况替换containerName参数和command参数 spec: containers: - name: my-task image: my-task-image:latest # 替换为实际使用的镜像 业务负载和自定义指标
e}.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/${folder_name}/pytorch.tar.gz"，需要替换为1中pytorch.tar.gz在OBS上的路径（需将文件设置为公共读）。 进入Dockerfile目录，通过Dockerfile构建镜像命令：
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