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动态benchmark测试结果（示意图） 投机推理benchmark验证 本章节介绍如何进行投机推理benchmark验证，当前投机推理benchmark仅支持在Notebook中进行测试。 进入benchmark_tools目录下。 cd benchmark_tools 运行验证脚本speculative_benchmark_parallel
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
面。 图1所示图标，为JupyterLab的Git插件。 图1 Git插件 克隆GitHub的开源代码仓库 GitHub开源仓库地址：https://github.com/jupyterlab/extension-examplesitHub，单击，输入仓库地址，单击确定后即开始克
0.]]。 Step8 精度评估 关闭数据集shuffle，保证训练数据一致。 修改/home/ma-user/open_clip/src/training/data.py文件，搜索get_wds_dataset函数，将两处shuffle关闭，修改代码如下。 if is_train:
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。
“{在线服务的调用地址}/predictions/poetry”。 如果是部署SD WebUI推理服务，调用地址后需添加"/"。如：“https://8e******5fe.apig.******.huaweicloudapis.com/v1/infers/f2682******f42/”。
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:
ratio_sample_usage Boolean 指定切分比例后，是否按指定比例随机分配训练-验证集。可选值如下： true：主动随机分配训练集-验证集 false：不主动随机分配训练集-验证集（默认值） sample_state String 样本状态。可选样本状态如下： __ALL__：已标注
pem文件生成）。 单击“Open”。如果首次登录，PuTTY会显示安全警告对话框，询问是否接受服务器的安全证书。单击“Accept”将证书保存到本地注册表中。 图6 询问是否接受服务器的安全证书 成功连接到云上Notebook实例。 图7 连接到云上Notebook实例 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试
data_spliting_enable Boolean 根据样本标注统计，判断数据集是否可以进行训练/验证集切分。可选值如下： true：数据集可以进行训练/验证集切分 false：数据集无法进行训练/验证集切分 grouped_label_stats Map<String,Array<LabelStats>>
注册并登录管理控制台。 单击右上角的用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 单击“访问密钥”。 单击“新增访问密钥”，进入“身份验证”页面。 根据提示完成身份验证，下载密钥，并妥善保管。 获取在线服务信息 在调用接口时，需获取在线服务的调用地址，以及在线服务的输入参数信息。步骤如下：
data_spliting_enable Boolean 根据样本标注统计，判断数据集是否可以进行训练/验证集切分。可选值如下： true：数据集可以进行训练/验证集切分 false：数据集无法进行训练/验证集切分 grouped_label_stats Map<String,Array<LabelStats>>
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"
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
Checkpoint文件过大。 问题影响 权重校验失败。 处理方法 使用Qwen2.5-72B-1K或Qwen2.5-32B模型的Checkpoint创建模型时，建议关闭权重校验。 父主题： Studio
export USE_VOCAB_PARALLEL=1 # 是否使用词表并行；默认值为1表示开启并行，取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型（如llama2系模型），关闭并行可以减少推理时延，对于词表较大的模型（如qwen系模型），开启并行可以减少显存占用，以提升推理吞吐量。 export
如果是触发了欧拉操作系统的限制，有如下建议措施。 分目录处理，减少单个目录文件量。 减慢创建文件的速度。 关闭ext4文件系统的dir_index属性，具体可参考：https://access.redhat.com/solutions/29894，（可能会影响文件检索性能）。 建议与总结
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
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
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
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