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PyTorch pytorch_2.1.0 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 ascendcloud-aigc-6.3.904-xxx.tar.gz 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包的实际时间为准。 获取路径：Support-E网站。 说明：
询可视化作业详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/visualization-jobs 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求消息
换。 获取模型shape 由于在后续模型转换时需要知道待转换模型的shape信息，此处指导如何通过训练好的stable diffusion PyTorch模型获取模型shape，主要有如下两种方式获取： 方式一：通过stable diffusion的PyTorch模型获取模型shape。
BS并行文件系统部分接口可能存在问题，不建议使用。生产业务代码开发建议直接调用OBS Python SDK，详情请参见Python SDK接口概览。 为什么要用mox.file 使用Python打开一个本地文件，如下所示： 1 2 with open('/tmp/a.txt', 'r')
HONPATH} 您选择的启动文件将会被系统自动以python命令直接启动，因此请确保镜像中的Python命令为您预期的Python环境。注意到系统自动注入的PATH环境变量，您可以参考下述命令确认训练作业最终使用的Python版本： export MA_HOME=/home/ma-user;
'multipart'"报错： 截图如下： 解决措施：可更新python-multipart为0.0.12版本，具体步骤如下： 启动训练任务前更新python-multipart版本： pip install python-multipart==0.0.12 父主题： 主流开源大模型基于Lite
benchmark_tools conda activate python-3.9.10 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python benchmark_parallel.py --backend
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
910版本，请参考表1获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 软件配套版本 表1 获取软件 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6
Snt9B单机单卡。 表1 环境要求 模型 版本 CANN cann_8.0.rc1 PyTorch pytorch_2.1.0 获取镜像 表2 获取镜像 分类 名称 获取路径 基础镜像 西南-贵阳一：swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/
模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 获取模型权重文件 表2 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3
Notebook中构建新镜像 ModelArts中注册镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将基础镜像上传后，可在SWR中查看已上传的镜像。但在ModelArts中还需要完成镜像注册后，才能在后续的Notebook中使用。镜像注册的操作步骤如下： 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“镜像管理”。
indSpore Lite的接口即可。 MindSpore Lite提供了Python、C++以及JAVA三种应用开发接口。此处以Python接口为例，介绍如何使用MindSpore Lite Python API构建并推理Stable Diffusion模型，更多信息请参考MindSpore
String 训练作业的数据集ID，可参考数据管理获取。需要与dataset_version_id同时出现，但是不可与inputs同时出现。 dataset_version_id 否 String 训练作业的数据集版本ID，可参考数据管理获取。需要与dataset_id同时出现，但是不可与inputs同时出现。
"AAA" "input": "BBB", "output": "CCC" } 执行convert_to_sharegpt.py文件。 python convert_to_sharegpt.py \ --input_file_path data_test.json \ --out_file_name
ModelArts在线服务的API接口组成规则是什么？ 模型部署成在线服务后，用户可以获取API接口用于访问推理。 API接口组成规则如下： https://域名/版本/infer/服务ID 示例如下： https://6ac81cdfac4f4a30be95xxxbb682.apig
-channel-info 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户token。
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