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unzip ./AscendCloud/AscendCloud-AIGC-*.zip -d ./AscendCloud/AscendCloud-AIGC cd ./AscendCloud/AscendCloud-AIGC/multimodal_algorithm/QwenVL/train/<commit_id>
Light]": { "editor.background": "#C7EDCC", "sideBar.background": "#e7f0e7", "activityBar.background": "#C7EDCC", }, }, 父主题： Standard Notebook
unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./AscendCloud/AscendCloud-LLM && cd ./AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_inference/ascend_vllm/ 执行以下
/AscendCloud/AscendCloud-OPP-*.zip -d ./AscendCloud/AscendCloud-OPP && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./AscendCloud/AscendCloud-LLM && cd ./Asc
/AscendCloud/AscendCloud-OPP-*.zip -d ./AscendCloud/AscendCloud-OPP && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./AscendCloud/AscendCloud-LLM && cd ./Asc
实际操作如下图所示。 图1 上传OBS文件到Notebook的代码示例 构建推理代码。 解压AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip代码包。 unzip AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-*.zip 运行推理构建脚本build.sh文件，自动
rLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。 benchmark_eval ├──opencompass
、mmlu_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。 benchmark_eval ├──opencompass
unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-OPP-*.zip -d ./AscendCloud/AscendCloud-OPP && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*
/AscendCloud/AscendCloud-OPP-*.zip -d ./AscendCloud/AscendCloud-OPP && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./AscendCloud/AscendCloud-LLM
解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6.3.908-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.908-xxx.zip。 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud && cd
rLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。 benchmark_eval ├──opencompass
conda activate python-3.9.10 bash install.sh 在/home/ma-user/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_tools/llm_evaluation/benchmark_eval目录下安装依赖。 cd opencompass
conda activate python-3.9.10 bash install.sh 在/home/ma-user/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_tools/llm_evaluation/benchmark_eval目录下安装依赖。 cd opencompass
/AscendCloud/AscendCloud-OPP-*.zip -d ./AscendCloud/AscendCloud-OPP && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./AscendCloud/AscendCloud-LLM
镜像中。 AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx ├─aigc_inference ├─aigc_train ├─AscendCloud-Pytorch-Plugin └─multimodal_algorithm ├─ascendcloud_multimodal_plugin
/AscendCloud/AscendCloud-OPP-*.zip -d ./AscendCloud/AscendCloud-OPP && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./AscendCloud/AscendCloud-LLM
度进行调用（OP-based），即通过Python与C++调用CANN层接口Ascend Computing Language（AscendCL）调用一个或几个亲和算子组合的形式，代替原有GPU的实现方式，具体逻辑模型请参考PyTorch自动迁移。 在PyTorch模型迁移后进行
neval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。 benchmark_eval ├──opencompass
/AscendCloud-OPP && cd .. && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./AscendCloud/AscendCloud-LLM && cd ./AscendCloud/AscendCloud-LLM
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