检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
步骤五：启动容器 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。docker启动失败会有对应的error提示，启动成功会有对应的docker id生成，并且不会报错。 docker run -itd --privileged \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1
create --name pytorch --clone base pip install conda-pack #将pytorch env打包生成pytorch.tar.gz conda pack -n pytorch -o pytorch.tar.gz 将打包好的压缩包传到本地： #
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
数据集版本文件目录结构 由于数据集是基于OBS目录管理的，发布为新版本后，对应的数据集输出位置，也将基于新版本生成目录。 以图像分类为例，数据集发布后，对应OBS路径下生成，其相关文件的目录如下所示。 |-- user-specified-output-path |-- D
4，执行如下命令使用官方权重推理。 bash sample_video_65.sh 使用训练生成的权重文件推理 在Step7 启动训练服务完成后，会在工作目录/home/ma-user/Open-Sora-Plan1.0/下自动生成一个t2v-f17-256-img4-videovae488-bf16
登录容器镜像服务控制台。选择左侧导航栏的“总览”，单击页面右上角的“登录指令”，在弹出的页面中单击复制登录指令。 图4 获取登录指令 此处生成的登录指令有效期为24小时，如果需要长期有效的登录指令，请参见获取长期有效登录指令。获取了长期有效的登录指令后，在有效期内的临时登录指令仍然可以使用。
在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。 上传OBS的文件规范： 如不需要提前上传训练数据，请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。如：“/bucketName/data-cat”。 如需要提前上传待标注的音频，请创建一个空文件夹，然后将音频文件保存在该文件夹下
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py #
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py #
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py #
-learning”也请替换为自定义的值。 选择左侧导航栏的“总览”，单击页面右上角的“登录指令”，在弹出的页面中单击复制登录指令。 此处生成的登录指令有效期为24小时，如果需要长期有效的登录指令，请参见获取长期有效登录指令。获取了长期有效的登录指令后，在有效期内的临时登录指令仍然可以使用。
“数据集输入位置”：AI Gallery的数据集下载到OBS的路径，此位置会作为数据集的数据存储路径，数据集输入位置不能和输出位置相同。 “名称”默认生成“data-xxxx”形式的数据集名称，该数据集将同步在ModelArts数据集列表中。 “描述”可以添加对于该数据集的相关描述。 图2 下载数据集（至ModelArts）
训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。经常不能一次性获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如准确率、召回率、AUC等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 部署模型 模型的开发训练，是基于之前的
refix Cache和Generated KV Cache都可以缓存，在多轮对话的应用中，忽略边界情况，基本上可以认为其消除了历史轮次中生成对话的recompute。 Ascend vllm提供prefix caching关键特性能力，能够显著降低长system prompt和
指定对应Dump数据目录后进行比对分析。 msprobe -f pytorch compare -i ./compare.json -o ./output -s 生成CSV分析表格之后进行分析，该问题第一个偏差来源如下： Tensor.__getitem__.0 在forward阶段的第一个输入存在偏差，追溯输入来源发现是torch
以满足算子和整网的性能要求。在推理场景下使用，可以对于模型的图和算子运行内置的知识库进行自动优化，以提升模型的运行效率。 自动高性能算子生成工具AKG AKG（Auto Kernel Generator）对深度神经网络中的算子进行优化，并提供特定模式下的算子自动融合功能。提升在昇腾硬件后端上运行网络的性能。
查看数据集资产发布信息 在数据集列表中，单击某个数据集名称进入数据集详情页。选中右上角“发布 > 资产发布列表”，可以查看资产发布记录。 发布成功后，会生成资产链接，用户可以单击链接跳转到资产的详情页面。 删除发布的数据集 当您需要删除发布在AI Gallery中的数据集时，可以执行如下步骤进行删除。
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
