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果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{model_name}下生成多少次结果。benchmark_eval下生成的log中记录了客户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下，查找到summmary目录，有txt和csv两种保存格式。
果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{model_name}下生成多少次结果。benchmark_eval下生成的log中记录了客户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下，查找到summmary目录，有txt和csv两种保存格式。
训练精度测试 流程图 训练精度测试流程图如下图所示： 图1 训练精度测试流程图 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，按自己实际情况。 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type>
推理服务测试 推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景：部署在线服务Predictor的推理预测
果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{model_name}下生成多少次结果。benchmark_eval下生成的log中记录了客户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下，查找到summmary目录，有txt和csv两种保存格式。
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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation（6.3.905版本）目
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。若需要在生产环境中进行推理精度测试，请通过调用接口的方式进行测试。 Step1 执行精度测试 精度测试需要数据集进行测试。推荐公共数据集mmlu
当AOM的监控模板不能满足用户诉求时，用户可以使用Grafana可视化工具来查看与分析监控指标。Grafana支持灵活而又复杂多样的监控视图和模板，为用户提供基于网页仪表面板的可视化监控效果，使用户更加直观地查看到实时资源使用情况。 将Grafana的数据源配置完成后，就可以通过Grafana查看AOM保存的所有ModelArts
作为自定义镜像，方便后续使用，并且方便进行分享。 保存镜像时，安装的依赖包（pip包）不丢失，VS Code远程开发场景下，在Server端安装的插件不丢失。 亮点特性3：预置镜像 - 即开即用，优化配置，支持主流AI引擎 每个镜像预置的AI引擎和版本是固定的，在创建Notebo
训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示： 图1 训练性能测试流程 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定。 单机<可选>： # 默认8卡 benchmark-cli train
测试用户权限 由于权限配置需要等待15-30分钟生效，建议在配置完成后，等待30分钟，再执行如下验证操作。 使用用户组02中任意一个子用户登录ModelArts管理控制台。在登录页面，请使用“IAM用户登录”方式进行登录。 首次登录会提示修改密码，请根据界面提示进行修改。 验证ModelArts权限。
端到端运维ModelArts Standard推理服务方案 ModelArts推理服务的端到端运维覆盖了算法开发、服务运维和业务运行的整个AI流程。 方案概述 推理服务的端到端运维流程 算法开发阶段，先将业务AI数据存放到对象存储服务（OBS）中，接着通过ModelArts数据管
--num-scheduler-steps: 需和服务启动时配置的num-scheduler-steps一致。默认为1 --enable-prefix-caching：服务端是否启用enable-prefix-caching特性，默认为false。 --prefix-caching-num：构造的prompt的公
推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动
推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，执行benchmark脚本进行性能测试。若需要在生产环境中进行推理性能测试，请通过调用接口的方式进行测试。 约束限制 创建在线服务时，每秒服务流量限制默认为100
推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，执行benchmark脚本进行性能测试。若需要在生产环境中进行推理性能测试，请通过调用接口的方式进行测试。 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。
--num-scheduler-steps: 需和服务启动时配置的num-scheduler-steps一致。默认为1。 --enable-prefix-caching：服务端是否启用enable-prefix-caching特性，默认为false。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel
推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动
推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，执行benchmark脚本进行性能测试。若需要在生产环境中进行推理性能测试，请通过调用接口的方式进行测试。 约束限制 创建在线服务时，每秒服务流量限制默认为100
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