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推理应用适配 MindSpore Lite提供了JAVA/C++/Python API，进行推理业务的适配，并且在构建模型时，通过上下文的参数来确定运行时的具体配置，例如运行后端的配置等。下文以Python接口为例。 使用MindSpore Lite推理框架执行推理并使用昇腾后端主要包括以下步骤：
文件名称中无特殊字符，如~`@#$%^&*{}[]:;+=<>/ 如果OBS路径符合要求，请您按照服务具体情况执行3。 自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片，如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确，目前自动学习仅支持矩形标注。 预测
device_ids=device_ids, find_unused _parameters=True) File "/home/work/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/parallel/distributed.py", line 298, in init_self
否 List python包的下载源。 pip_packages 否 List conda虚拟环境需要使用的python包，如tensorflow，pillow等。 conda_packages 否 List conda虚拟环境需要使用的conda包，如指定python版本。 表4
使用华为云账号登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“权限管理”，进入“权限管理”页面，单击“添加授权”。 在弹出的“添加授权”窗口中，选择： 授权对象类型：所有用户 委托选择：新增委托 权限配置：普通用户 选择完成后勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”，然后单击“创建”。
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
04-x86_64 apt-get install -y python3 gcc quilt build-essential bzip2 dh-python pkg-config dh-autoreconf python3-distutils debhelper make ./mlnxofedinstall
xxx')无法进入相应的文件夹？ 训练作业如何调用shell脚本，是否可以执行.sh文件？ 训练代码中，如何获取依赖文件所在的路径？ 自定义python包中如果引用model目录下的文件，文件路径怎么写 父主题： Standard训练作业
vert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二：用户在Notebook直接
vert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二：用户在Notebook直接
vert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二：用户在Notebook直接
vert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二：用户在Notebook直接
vert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二：用户在Notebook直接
有关，预计30分钟~3小时。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/ --quant-path
name：定时任务名称。 Environment：要运行该Notebook的python环境。 Output formats：执行结果的输出文件类型。 Parameter：单击+，手动设置运行Notebook的python变量。 Schedule：任务执行策略，可以立即运行；也可以设置定时策略运行，支持cron表达式。
有关，预计30分钟~3小时。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/ --quant-path
"multi engine, gpu, python 3.6 for notebook", "flavor_type": "GPU", "id": "Multi-Engine 1.0 (python3)-gpu",
[worker-0] [耗时： 秒] 训练输入（参数名称：）下载失败，失败原因： [worker-0] 正在安装Python依赖包，导入文件： [worker-0] [耗时： 秒] Python依赖包安装完成，导入文件： [worker-0] 训练作业开始运行 [worker-0] 训练作业运行结束，退出码
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围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
sentencepiece #安装量化工具依赖 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest
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