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评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
--trust-remote-code 方式三：多机部署vLLM服务API接口启动服务（可选） 当单机显存无法放下模型权重时，可选用该种方式部署；该种部署方式，需要机器在同一个集群，NPU卡之间IP能够ping通方可，具体步骤如下： 查看卡IP。 for i in $(seq 0 7);do hccn_tool -i
候进行调用 模型基类NewBertForXXX：该类承自NewBertPreTrainedModel。 该类可用于执行AI Gallery工具链服务，此处以文本问答(Question Answering)的任务类型为例： class NewBertForQuestionAnswe
--trust-remote-code 方式三：多机部署vLLM服务API接口启动服务（可选） 当单机显存无法放下模型权重时，可选用该种方式部署；该种部署方式，需要机器在同一个集群，NPU卡之间IP能够ping通方可，具体步骤如下： 查看卡IP。 for i in $(seq 0 7);do hccn_tool -i
--enforce-eager 方式三：多机部署vLLM服务API接口启动服务（可选） 当单机显存无法放下模型权重时，可选用该种方式部署；该种部署方式，需要机器在同一个集群，NPU卡之间IP能够ping通方可，具体步骤如下： 查看卡IP。 for i in $(seq 0 7);do hccn_tool -i
正常训练过程如下图所示。训练完成后，关注loss值，loss曲线收敛，记录总耗时和单步耗时。训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。 图7 正常训练过程 训练完成后权重保存在自动生成的目录，例如：t2v-f17-2
# 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim和curl 工具（依然使用华为开源镜像站） RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
# 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim和curl 工具（依然使用华为开源镜像站） RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
emo/ -f -r OBS支持多种文件上传方式，当文件少于100个时，可以在OBS Console中上传，当文件大于100个时，推荐使用工具，推荐OBS Browser+（win）、obsutil（linux）。上述例子为obsutil使用方法。 准备算法 main.py文件内
对用户分享的新闻链接进行智能分类，帮助用户迅速定位到感兴趣的话题。 内容推荐系统： 根据用户的阅读偏好和历史行为，智能推荐相关新闻，增强用户粘性和满意度。 新闻分析工具： 为分析师提供自动分类的新闻数据，便于进行市场趋势和热点分析。 方案流程 图1 方案实现流程 准备数据集：获取新闻数据集，并上传到OBS。
模式，全量节点和增量节点分别占用2张卡，一共使用4张卡。 配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理，基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量： export LLM_TOOLS_PATH=${root
模式，全量节点和增量节点分别占用2张卡，一共使用4张卡。 配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理，基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量： export LLM_TOOLS_PATH=${root
模式，全量节点和增量节点分别占用2张卡，一共使用4张卡。 配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理，基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量： export LLM_TOOLS_PATH=${root
SDK校验文件 下载Workflow SDK安装包 下载Workflow SDK校验文件 将SDK包及对应的校验文件放在同一目录下，使用openssl工具进行完整性校验，Workflow SDK校验示例如下： openssl cms -verify -binary -in modelarts_workflow-*
当使用完全自定义镜像创建训练作业时，“启动命令”必须在“/home/ma-user”目录下执行，否则训练作业可能会运行异常。 创建算法 您在本地或使用其他工具开发的算法，支持上传至ModelArts中统一管理。 创建算法的准备工作。 完成数据准备：已在ModelArts中创建可用的数据集，或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。
nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim / curl / net-tools / ssh 工具（依然使用华为开源镜像站） RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim / curl / net-tools / ssh 工具（依然使用华为开源镜像站） RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
勾选“无条件自动重启”后，只要系统检测到训练异常，就无条件重启训练作业。为了避免无效重启浪费算力资源，系统最多只支持连续无条件重启3次。 系统支持自动监控作业进程的状态和资源利用率来判定作业是否卡死，开启“作业卡死重启”开关后，支持将标记为卡死的作业进行进程级自动重启，以提高资源使用率。因系
正常训练过程如下图所示。训练完成后，关注loss值，loss曲线收敛，记录总耗时和单步耗时。训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。 图7 正常训练过程 训练完成后权重保存在自动生成的目录，例如：outputs/0
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