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|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS
|──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
y”。 图2 获取在线服务API接口地址和文件预测输入参数信息 方式一：使用Python语言发送预测请求 下载Python SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Python环境中集成API请求签名的SDK。 创建请求体，进行预测请求。 输入为文件格式 # coding=utf-8
|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS
|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS
bucket/XXX.txt”。用户无法直接使用open方法打开OBS文件，上面描述的打开本地文件的代码将会报错。 OBS提供了很多方式和工具给用户使用，如SDK、API、console、OBS Browser等，ModelArts mox.file提供了一套更为方便地访问OBS
|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后，将llm_train文件上传至OBS中。
Boolean SMN开关。 subscription_id String SMN消息订阅ID。 exeml_template_id String 自动学习模板ID。 last_modified_at String 最近一次修改的时间。 package WorkflowServicePackege
选择此模型支持部署服务的类型，部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型，例如此处只选择在线服务，那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 “启动命令” 选填参数，指定模型的启动命令，您可以自定义该命令。 如果使用预置的AI引擎，如果启动命令没有填写，会
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 # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
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 # 执行静态，动态性能评测脚本、 ├── requirements.txt
|──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
模型精度信息，从配置文件读取，可不填。非模板参数 source_type 否 String 模型来源的类型，当前仅可取值“auto”，用于区分通过自动学习部署过来的模型(不提供模型下载功能)；用户通过训练作业和其他方式部署的模型不设置此值。默认值为空。非模板参数 dependencies 否
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 # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
Instance is %s in node(%s), %s - 正常 当前边缘服务状态为xxx Service status is %s. - 异常 批量服务失败，请稍后重试。错误信息：xxx Failed to %s batch service, retry later. Error message:
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 # 执行静态，动态性能评测脚本 执行性能测试脚本前，需先安装相关依赖。 pip install
f-935f6a27414d&dim.1="model_id,3773b058-5b4f-4366-9035-9bbd9964714a。 批量查询监控指标时，多维度dim使用样例： "dimensions": [ { "name": "service_id", "value":
createWorker 更新标注成员 workforce updateWorker 删除标注成员 workforce deleteWorker 批量删除标注成员 workforce batchDeleteWorker 创建标注团队 workforce createWorkforce 更新标注团队
正常运行完成训练，会显示如下内容。 图7 训练完成 精度一般问题不大，step_loss都是一个较小值。 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。 其它注意事项 默认500step保存一个checkpoint，可以通过在启动脚本
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 # 执行静态，动态性能评测脚本 执行性能测试脚本前，需先安装相关依赖。 pip install
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