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Interpreter，选择对应的Python环境。 单击页面上方的“Terminal > New Terminal”，此时打开的命令行界面即为远端容器环境命令行。 进入引擎后，通过执行如下命令安装依赖包。 pip install spacy 父主题： 通过VS Code远程使用Notebook实例
get-docker.sh 如果docker images命令可以执行成功，表示Docker已安装，此步骤可跳过。 执行如下命令确认Docker Engine版本。 docker version | grep -A 1 Engine 命令回显如下。 ... Engine: Version:
可通过ssh登录CCE集群中的某个节点（ssh使用的是eip地址）。 创建/mnt/sfs_turbo目录作为挂载目录 ，命令为：mkdir /mnt/sfs_turbo SFS Turbo存储手动挂载到安装节点中，挂载命令如下截图： 挂载完成后，可通过以下步骤获取到代码和数据，并上传至/mnt/sfs_turbo路径下。
#ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3.9.10 bash install.sh 在/home/ma-user/Ascend
进入“self-define-images”文件夹，执行以下命令构建自定义镜像“test:v1”。 docker build -t test:v1 . 您可以使用“docker images”查看您构建的自定义镜像。 本地验证镜像并上传镜像至SWR服务 在本地环境执行以下命令启动自定义镜像 docker run
get-docker.sh 如果docker images命令可以执行成功，表示Docker已安装，此步骤可跳过。 确认Docker Engine版本。执行如下命令。 docker version | grep -A 1 Engine 命令回显如下。 Engine: Version:
算法的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot.py”。应与code_dir一同出现。 command 否 String 自定义镜像算法的容器启动命令。 parameters 否 Array of Parameters objects 算法的运行参数。 inputs 否 Array of
_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直接编辑sc
_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直接编辑sc
_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直接编辑sc
_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直接编辑sc
Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli
CLI安装包。 单击链接，下载AI Gallery CLI校验文件。 将AI Gallery CLI安装包及对应的校验文件放在同一目录下，执行如下命令使用OpenSSL工具进行校验工具包。 openssl cms -verify -binary -in gallery_cli-*-py3-none-any
算法的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot.py”。应与code_dir一同出现。 command 否 String 自定义镜像算法的容器启动命令。 parameters 否 Array of Parameters objects 算法的运行参数。 inputs 否 Array of
t add命令。在左下方输入本次提交的Message，单击“Commit”，相当于执行了git commit命令。 图8 提交修改内容 此时，可以在“History”页签下看到本地提交已成功。 图9 查看是否提交成功 单击“push”按钮，相当于执行git push命令，即可提交
zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下运行静态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。 cd benchmark_tools python benchmark_parallel.py --backend
创建/mnt/sfs_turbo目录作为挂载目录 ，命令为：mkdir /mnt/sfs_turbo。 单击用户创建的SFS Turbo，查看基本信息图4，找到并复制挂载命令。 在ECS的终端中粘贴SFS Turbo挂载命令，完成挂载。 挂载完成后，可通过后续的步骤获取到代码和
Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli
onvert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二：用户直接编辑scripts/llama2/2_convert_mg_hf
问机器的外网地址需要在主流搜索引擎中搜索“IP地址查询”获取，而不是使用ipconfig或ifconfig/ip命令在本地查询。 图4 查询外网IP地址 父主题： 管理Notebook实例
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