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04系统），安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc - V”显示正确的安装信息，然后使用Pytorch下述命令验证cuda有效性： print(torch.cuda.is_available()) 显示报错： UserWarning: CUDA initialization:
一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例；“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。
自定义引擎的规范可以在安装有docker的本地机器上通过以下步骤提前验证： 将自定义引擎镜像下载至本地机器，假设镜像名为custom_engine:v1。 将模型包文件夹复制到本地机器，假设模型包文件夹名字为model。 在模型包文件夹的同级目录下验证如下命令拉起服务： docker run --user
001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")), wf.AlgorithmParameters(name="batch_size"
自定义引擎的规范可以在安装有docker的本地机器上通过以下步骤提前验证： 将自定义引擎镜像下载至本地机器，假设镜像名为custom_engine:v1。 将模型包文件夹复制到本地机器，假设模型包文件夹名字为model。 在模型包文件夹的同级目录下验证如下命令拉起服务： docker run --user
能（比如训练作业、推理任务性能），减少应用的调度延迟，适用于对CPU缓存和调度延迟敏感的场景。关闭绑核表示关闭工作负载实例独占CPU的功能，优点是CPU共享池可分配的核数较多。也可关闭系统默认绑核后，在业务容器中用taskset等方式进行灵活绑核。 Dropcache：开启后表示
requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step4 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
本章节主要介绍针对LLaMAFactory开发的测试工具benchmark，支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置，用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。 目前仅支持SFT指令监督微调训练阶段。 代码目录
requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x
类”类型数据集支持进行数据切分功能。 默认不启用。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 说明： 为确保训练模型的精度，建议将训练集比例设置为0.8或者0
requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
迁移效果校验 在pipeline适配完成后，需要验证适配后的效果是否满足要求，通过对比原始onnx pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题，则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx，将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite
文件上传完成前，请不要刷新或关闭上传页面，防止意外终止上传任务，导致数据缺失。 当文件状态变成“上传成功”表示数据文件成功上传至AI Gallery仓库进行托管。单击“完成”返回镜像文件页面。 图1 上传成功 文件上传过程中请耐心等待，不要关闭当前上传页面，关闭页面会中断上传进程。 父主题：
requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试还不支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step5 进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
执行静态，动态性能评测脚本、 ├── requirements.txt # 第三方依赖 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step5 进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-3rdLLM-x
Data"。 否 str train_evaluate_sample_ratio 训练-验证集比例，默认值为"1.00"。取值范围为0-1.00， 例如"0.8"表示训练集比例为80%，验证集比例为20%。 否 str或者Placeholder clear_hard_property
requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试还不支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step4 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
tebook中的所有变量空间。 图1 停止所有Cell 如果整个Notebook页面也已经无法使用，单击任何地方都无反应，则关闭Notebook页面，关闭ModelArts管理控制台页面。然后，重新打开管理控制台，打开之前无法使用的Notebook，此时的Notebook仍会保留无法使用之前的所有变量空间。
Lite云侧推理模型前向推理执行耗时进行定量分析（性能），还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析（精度）。 精度测试 benchmark工具用于精度验证，主要工作原理是：固定模型的输入，通过benchmark工具进行推理，并将推理得到的输出与标杆数据进行相似度度量（余弦相似度和平均相对误差
入用户名， 单击“立即查找”按钮，显示用户搜索结果列表。 选择您的用户账户，然后单击“确定”（大约四个窗口）以关闭所有窗口。 图1 添加所有者 完成所有操作后，再次关闭并打开VS Code并尝试连接到远程SSH主机。备注：此时密钥需放到.ssh文件夹中。 父主题： VS Code连接开发环境失败常见问题
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