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├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本
instance_ip_obj = os.popen("curl http://169.254.169.254/latest/meta-data/local-ipv4") instance_ip = instance_ip_obj.read()
C:\Users\xxx>python --version Python *.*.* 执行命令pip --version，确认Python通用包管理工具pip已经存在。 C:\Users\xxx>pip --version pip **.*.* from c:\users\xxx\appdata\loc
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
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String 创建时间。 name 否 String 执行记录名称。 execution_id 否 String 工作流执行ID。 description 否 String 执行记录描述。 status 否 String 执行记录状态。 workspace_id 否 String 工作空间ID。
bndbox：必选字段，标注框的类型，标注信息请参见 表2 。 表2 标注框类型描述 type 形状 标注信息 bndbox 矩形框 左上和右下两个点坐标。 <xmin>100<xmin> <ymin>100<ymin> <xmax>200<xmax> <ymax>200<ymax> 标注文件示例：
BillingInfo object 话单信息。 category String 规格处理器类型。 CPU GPU ASCEND description String 规格描述信息。 feature String 规格类别，可选值如下： DEFAULT：CodeLab规格。 NOTEBOOK：Notebook规格。
启动入口文件run.sh需要自定义。示例如下： #!/bin/bash # 自定义脚本内容 ... # run.sh调用app.py启动服务器，app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设置启动命令，您也可以在镜像中自定义启动命令，在创建模型时填写与您镜像中相同的启动命令。
），通信（communication）、内存（memory）和数据加载（dataloader）五个维度，根据训练作业卡数、训练实际性能问题有不同的呈现，并非所有训练任务都有上述五个维度的分析。 图10 html报告总览-性能分析五维度 computation 计算维度通常包含如下几类问题：
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
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train/AscendFactory; sh ./scripts_modellink/install.sh; sh ./scripts_modellink/llama2/0_pl_sft_13b.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd
启动入口文件run.sh需要自定义。示例如下： #!/bin/bash # 自定义脚本内容 ... # run.sh调用app.py启动服务器，app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设置启动命令，您也可以在镜像中自定义启动命令，在创建模型时填写与您镜像中相同的启动命令。
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