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模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.907代码包中AscendCloud-LLM代码包结构介绍如下，训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中： |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed
模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.910代码包中AscendCloud-LLM代码包结构介绍如下，训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中： |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed
模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.911代码包中AscendCloud-LLM代码包结构介绍如下，训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中： |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed
/AscendCloud && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./AscendCloud/AscendCloud-LLM && cd .
/AscendCloud && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./AscendCloud/AscendCloud-LLM && cd .
/AscendCloud && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./AscendCloud/AscendCloud-LLM && cd .
/AscendCloud && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./AscendCloud/AscendCloud-LLM && cd .
/AscendCloud && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./AscendCloud/AscendCloud-LLM && cd .
解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 cd .
解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 cd .
解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 cd .
解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 cd .
", "sideBar.background": "#e7f0e7", "activityBar.background": "#C7EDCC", }, }, 父主题： VS Code使用技巧
解压AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip代码包。
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。
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。
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。
性能调优总体原则和思路 PyTorch在昇腾AI处理器的加速实现方式是以算子为粒度进行调用（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
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。
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。
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