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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，数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 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AscendC
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 执行性能比较脚本 完成benchmark启动任务。 进入test-benchmark目录执行命令。 ascendfactory-cli performance <cfgs_yaml_file> --baseline
确认信息无误，然后单击“确定”。只有处于“运行中/停止失败”状态的弹性节点Server可以执行停止操作。 停止服务器为“强制关机”方式，会中断您的业务，请确保服务器上的文件已保存。 父主题： Lite Server资源管理
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 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-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 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AscendC
vllm_path：构造vllm评测配置脚本名字，默认为vllm。 host：与起服务的host保持一致，比如起服务为0.0.0.0，host设置也为0.0.0.0。 service_port：服务端口，与启动服务时的端口保持，比如8080。 max_out_len：在运行类似mmlu、
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 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-LLM的llm_tools/llm_evalua
vllm_path：构造vllm评测配置脚本名字，默认为vllm。 host：与起服务的host保持一致，比如起服务为0.0.0.0，host设置也为0.0.0.0。 service_port：服务端口，与启动服务时的端口保持，比如8080。 max_out_len：在运行类似mmlu、
vllm_path：构造vllm评测配置脚本名字，默认为vllm。 host：与起服务的host保持一致，比如起服务为0.0.0.0，host设置也为0.0.0.0。 service_port：服务端口，与启动服务时的端口保持，比如8080。 max_out_len：在运行类似mmlu、
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 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AscendC
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
切换Lite Server服务器操作系统 场景描述 Lite Server为一台弹性裸金属服务器，您可以使用BMS服务提供的切换操作系统功能，对Lite Server资源操作系统进行切换。本文介绍以下三种切换操作系统的方式： 在BMS控制台切换操作系统 使用BMS Go SDK的方式切换操作系统
GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决？ 问题现象 GP Ant8支持RoCE网卡， Ubuntu20.04场景，在进行nccl-tests时，总线带宽理论峰值可达90GB/s，但实际测试下来的结果只有35GB/s。 原因分析 “nv_peer_mem”是一个Linu
构造随机token的数据集进行测试；sharegpt表示使用sharegpt数据集进行测试；human-eval数据集表示使用human-eval数据集进行测试。不输入默认为random。注意：当输入为sharegpt或human-eval时，测试数据的输入长度为数据集的真实长度
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
语言模型推理性能测试 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
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。
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
构造随机token的数据集进行测试；sharegpt表示使用sharegpt数据集进行测试；human-eval数据集表示使用human-eval数据集进行测试。不输入默认为random。注意：当输入为sharegpt或human-eval时，测试数据的输入长度为数据集的真实长度
构造随机token的数据集进行测试；sharegpt表示使用sharegpt数据集进行测试；human-eval数据集表示使用human-eval数据集进行测试。不输入默认为random。注意：当输入为sharegpt或human-eval时，测试数据的输入长度为数据集的真实长度
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