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本章节介绍了2种精度测评方式，分别为Lm-eval工具和MME工具。 lm-eval工具适用于语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等，该工具为离线测评，不需要启动推理服务。 MME工具适用于多模态模型的
|──ascendcloud_patch/ # patch补丁包 |──benchmark/ #工具包，存放数据集及基线数据 |──trainer.py # 训练启动脚本 |──performance
VS Code ToolKit连接Notebook 本节介绍如何在本地使用ModelArts提供的VS Code插件工具VS Code ToolKit，协助用户完成SSH远程连接Notebook。 VS Code ToolKit功能介绍 前提条件 已下载并安装VS Code。详细操作请参考安装VS
当通过“可选功能”未能成功安装时，请手动下载OpenSSH安装包，然后执行以下步骤： 下载zip包并解压放入“C:\Windows\System32”。 以管理员身份打开CMD，在“C:\Windows\System32\OpenSSH-xx”目录下，执行以下命令： powershell.exe -ExecutionPolicy
Arts所有监控指标。 方式三：通过Grafana查看所有监控指标 当AOM的监控模板不能满足用户诉求时，用户可以使用Grafana可视化工具来查看与分析监控指标。Grafana支持灵活而又复杂多样的监控视图和模板，为用户提供基于网页仪表面板的可视化监控效果，使用户更加直观地查看到实时资源使用情况。
使用PyCharm ToolKit创建并调试训练作业 由于AI开发者会使用PyCharm工具开发算法或模型，为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境，ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit，协助用户完成SSH远程连接Notebook、代
件夹中。 下载完成后，将数据上传至SFS相应目录中。由于数据集过大，推荐先通过obsutil工具将数据集传到OBS桶后，再将数据集迁移至SFS。 在本机机器上运行，通过obsutil工具将本地数据集传到OBS桶。 # 将本地数据传至OBS中 # ./obsutil cp ${数据集所在的本地文件夹路径}
推理精度测试 本章节介绍两个精度测评工具。如何使用opencompass工具开展语言模型的推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen；以及使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含
推理精度测试 本章节介绍两个精度测评工具。如何使用opencompass工具开展语言模型的推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen；以及使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含
Code的下载位置 VS Code版本要求： 建议用户使用VS Code 1.85.2版本进行远程连接。 VS Code安装指导如下： 图2 Windows系统下VS Code安装指导 Linux系统下，执行命令sudo dpkg -i code_1.85.2-1705561292_amd64
训练作业日志中提示“No module named .*” 用户请按照以下思路进行逐步排查： 检查依赖包是否存在 检查依赖包路径是否能被识别 检查训练作业使用的资源规格是否正确 建议与总结 检查依赖包是否存在 如果依赖包不存在，您可以使用以下两种方式完成依赖包的安装。 方式一（推荐使
环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下： 建议使用OBSutil作为和OBS交互的工具，如何在本机安装obsutil可以参考安装和配置OBS命令行工具。 训练数据、代码、模型下载。（本地使用硬盘挂载或者docker cp，在ModelArts上使用OBSutil）
并行文件系统。 在ModelArts运行态的Notebook容器中，采用动态挂载特性，将OBS对象存储模拟成本地文件系统。其本质是通过挂载工具，将对象协议转为POSIX文件协议。挂载后应用层可以在容器中正常操作OBS对象。 动态挂载适用于哪些使用场景 场景1：数据集预览和操作，将
n上的Server和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保容器可以访问公网。 步骤一：检查环境 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0 原因分析 nvidia-modprobe是一个Linux工具，用于在系统中加载NVIDIA驱动程序及其相关的内核模块。在Linux系统上安装NVIDIA显卡驱动后，需要通过“nvidia-modpr
Standard上运行GPU单机单卡训练作业 操作流程 准备工作 购买服务资源（OBS和SWR） 配置权限 创建专属资源池（不需要打通VPC） 安装和配置OBS命令行工具 （可选）工作空间配置 模型训练 本地构建镜像及调试 上传镜像 上传数据和算法到OBS 使用Notebook进行代码调试 创建单机单卡训练作业
模型镜像版本 模型 版本 CANN cann_8.0.RC3 驱动 23.0.6 PyTorch 2.3.1 步骤一：检查环境 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
模型镜像版本 模型 版本 CANN cann_8.0.RC3 驱动 23.0.6 PyTorch 2.2.0 Step1 检查环境 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
容器镜像所在的路径：选择上传镜像至容器镜像服务上传的路径。 容器调用接口：根据实际情况配置容器调用接口。 健康检查：保持默认。如果镜像中配置了健康检查则按实际情况配置健康检查。 图1 模型配置参数 单击“立即创建”，进入模型列表页，等模型状态变为“正常”，表示模型创建成功。 使用模型部署在线服务
模型镜像版本 模型 版本 CANN cann_8.0.rc2 驱动 23.0.5 PyTorch 2.1.0 Step1 检查环境 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
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