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${pod_name}：pod名，例如图2${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。 进入benchmark_tools目录下，切换conda环境并安装依赖。 cd /home/ma-user/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_tools/
在ModelArts Studio基于Llama3-8B模型实现新闻自动分类 仅“华东二”区域支持使用ModelArts Studio大模型即服务平台（MaaS）。 MaaS是白名单功能，如果有试用需求，请先申请权限。 应用场景 在数字化时代，新闻的生成与传播速度不断刷新记录。在ModelArts
配置方案，有效避免了资源闲置与浪费，降低了进入AI领域的门槛。 架构强调高可用性，多数据中心部署确保数据与任务备份，即使遭遇故障，也能无缝切换至备用系统，维持模型训练不中断，保护长期项目免受时间与资源损耗，确保进展与收益。 大模型应用开发，帮助开发者快速构建智能Agents 在企
可以根据实际需求设置。 --num-requests：输出数据集的数量，可以根据实际需求设置。 进入benchmark_tools目录下，切换一个conda环境。 cd benchmark_tools conda activate python-3.9.10 执行脚本benchmark_serving
在Lite Cluster资源池上使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练 场景描述 ranktable路由规划是一种用于分布式并行训练中的通信优化能力，在使用NPU的场景下，支持对节点之间的通信路径根据交换机实际topo做网络路由亲和规划，进而提升节点之间的通信速度。
下面的README文件查看当前环境内置的Python虚拟环境。 cat /home/ma-user/README 执行source命令可以切换到具体的Python环境中。 执行which python查看python路径并复制出来，以备后续配置云上Python Interpreter使用。
在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 批量服务”，在服务列表中，您可以单击名称/ID，进入服务详情页面。 在服务详情页面，切换到“事件”页签，查看事件信息。 父主题： 管理批量推理作业
使用ModelArts VS Code插件调试训练ResNet50图像分类模型 应用场景 Notebook等线上开发工具工程化开发体验不如IDE，但是本地开发服务器等资源有限，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本
针对每一个数据集版本，您可以通过“存储路径”参数，获得此版本对应的Manifest文件格式的数据集。可用于导入数据或难例筛选操作。 表格数据集暂不支持切换版本。 发布数据集版本 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理> 数据集”，进入“数据集”管理页面 在数据集列表中
/home/ma-user/work/envs/user_conda/ 查看现有的conda虚拟环境，此时新的虚拟环境已经能够正常显示，可以直接通过名称进行虚拟环境的切换。 # shell conda env list conda activate sfs-new-env # conda environments:
STOPPING，停止中 STOPPED，停止 UNAVAILABLE，故障 DELETED，已删除 RESIZING，规格变更中 RESIZE_FAILED，规格变更失败 sortby 否 String 分类标准，支持“name”、“creation_timestamp”。默认为“name”。
查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型管理”，在模型列表中，您可以单击模型名称，进入模型详情页面。 在模型详情页面，切换到“事件”页签，查看事件信息。 父主题： 管理ModelArts模型
进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，切换一个conda环境，执行如下命令安装性能测试的关依赖。 conda activate python-3.9.10 pip install -r
#构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
卡号，单击“Queue Prompt”加入推理队列进行推理，如下图。 图7 加入推理队列 成功之后结果如下图。 图8 推理成功 首次加载或切换模型进行推理时，需要加载模型并进行相关的初始化工作，首次推理时间较长，请耐心等待。 父主题： AIGC模型训练推理
#构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
#构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
{pod_name} bash ${pod_name}：pod名，例如图1${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
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