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csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets
3.wav 表格 支持从OBS导入csv文件，需要选择文件所在目录，其中csv文件的列数需要跟数据集schema一致。支持自动获取csv文件的schema。 ├─dataset-import-example │ table_import_1.csv │
csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets
在Notebook中，无法直接使用默认版本的torchvision获取数据集，因此示例代码中提供了三种训练数据加载方式。 cifar-10数据集下载链接，单击“CIFAR-10 python version”。 尝试基于torchvision获取cifar10数据集。 基于数据链接下载数据并解压
/v2/{project_id}/datasets 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 check_running_task 否 Boolean 是
安装模型 安装Megatron-Deepspeed框架。 使用root用户SSH的方式登录GPU裸金属服务器，登录方式在华为云购买页面可以获取。 拉取pytorch镜像，可以选择常用的镜像源进行下载。 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:21.10-py3
供了命令方式将用户的自定义指标上报保存到AOM。 约束与限制 ModelArts以10秒/次的频率调用自定义配置中提供的命令或http接口获取指标数据。 自定义配置中提供的命令或http接口返回的指标数据文本不能大于8KB。 命令方式采集自定义指标数据 用于创建自定义指标采集POD的YAML文件示例如下。
务中，并通过后续的数据集标注节点进行标注。 对于一些已标注好的原始数据，可以直接导入到数据集或者标注任务中，并通过后续的数据集版本发布节点获取带有版本信息的数据集对象。 属性总览 您可以使用DatasetImportStep来构建数据集导入节点，DatasetImportStep结构如下。
2之间（包含2019.2和2023.2）版本的PyCharm专业版工具，推荐Windows版本，社区版或专业版均可，请单击PyCharm工具下载地址获取工具并在本地完成安装。 使用PyCharm ToolKit远程连接Notebook开发环境，仅限PyCharm专业版。 使用PyCharm
本地IDE（PyCharm） ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit，协助用户完成代码上传、提交训练作业、将训练日志获取到本地展示等，用户只需要专注于本地的代码开发即可。 使用PyCharm ToolKit连接Notebook 本地IDE（VS Code）
clone，确保集群可以访问公网。 Step1 上传权重文件 将权重文件上传到集群节点机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。
Arts的数据迁移，即当您已在某一区域使用ModelArts完成数据标注，发布后的数据集可从输出路径下获得其对应的Manifest文件。在获取此Manifest文件后，可将此数据集导入其他区域或者其他账号的ModelArts中，导入后的数据已携带标注信息，无需重复标注，提升开发效率。
如果机器上的版本不是所需的版本（例如需要换成社区最新调测版本），可以参考后续步骤进行操作。 查看机器操作系统版本，以及架构是aarch64还是x86_64，并从昇腾官网获取相关的固件驱动包。固件包名称为“Ascend-hdk-型号-npu-firmware_版本号.run”，驱动包名称为“Ascend-hdk
步骤五：推理部署：训练结束后，将生成的模型导入ModelArts用于创建AI应用，并将AI应用部署为在线服务。 步骤六：预测结果：上传一张手写数字图片，发起预测请求获取预测结果。 后续操作：清除资源：运行完成后，停止服务并删除OBS中的数据，避免不必要的扣费。 准备工作 已注册华为账号并开通华为云，且在使
步骤五：推理部署：训练结束后，将生成的模型导入ModelArts用于创建AI应用，并将AI应用部署为在线服务。 步骤六：预测结果：上传一张手写数字图片，发起预测请求获取预测结果。 后续操作：清除资源：运行完成后，停止服务并删除OBS中的数据，避免不必要的扣费。 准备工作 已注册华为账号并开通华为云，且在使
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