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benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，转换权重等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下。 父主题： 准备工作
source_type String 此规格应用于模型的类型，取值为空或auto，默认为空，代表是用户自己产生的模型；取值为auto时，代表是自动学习训练的模型，计费方式有差别。 is_free Boolean 当前规格是否是免费规格，“true”表示是免费规格。 over_quota Boolean
日志提示“ValueError: label_map not match” 问题现象 日志提示“ValueError: label_map not match”，且打印出标签数据，如： ValueError: label_map not match. {1:'apple', 2:'orange'
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
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
复制数据卡死 问题现象 调用mox.file.copy_parallel拷贝数据时卡死。 解决方案 拷贝文件和文件夹均可采用： import moxing as mox mox.file.set_auth(is_secure=False) 拷贝单个大文件5G以上时可采用： from
# 加载断点 checkpoint = torch.load(local_ckpt_file) # 加载模型可学习参数 model.load_state_dict(checkpoint['net']) # 加载优化器参数 optimizer
y CLI配置工具下载文件。 获取待下载的文件名 在AI Gallery页面的资产详情页，如果是模型资产，则选择“模型文件”页签，如果是数据集资产，则选择“文件版本”页签，获取“文件名称”。 下载单个文件 在服务器执行如下命令，可以从AI Gallery仓库下载单个文件到服务器的缓存目录下。
print('last_ckpt:', last_ckpt) # 加载断点 checkpoint = torch.load(local_ckpt_file) # 加载模型可学习参数 model.load_state_dict(checkpoint['net']) # 加载优化器参数 optimizer.load_
运行内置的知识库进行自动优化，以提升模型的运行效率。 自动高性能算子生成工具AKG AKG(Auto Kernel Generator)对深度神经网络中的算子进行优化，并提供特定模式下的算子自动融合功能。提升在昇腾硬件后端上运行网络的性能。 AKG由三个基本的优化模块组成：规范化、自动调度和后端优化。
float，一般不建议用户修改 TPE算法 TPE算法全称Tree-structured Parzen Estimator，是一种利用高斯混合模型来学习超参模型的算法。在每次试验中，对于每个超参，TPE为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型l(x)，为剩余的超参维护另一个高斯混合模型
从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。 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）；用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型
“MA_NUM_GPUS=8” MA_TASK_NAME 作业容器的角色名，例如： MindSpore、PyTorch为worker 强化学习引擎为learner，worker TensorFlow为ps，worker “MA_TASK_NAME=worker” MA_NUM_HOSTS
该资产支持使用Gallery CLI配置工具下载，如图1所示。 图1 复制完整资产名称 “运行平台”设置为“Pangu Studio”的数据集，不支持使用CLI工具下载。 下载Gallery CLI配置工具包（本地） 如果是在本地服务器安装Gallery CLI配置工具，则参考本节将工具包下载至本地。
扣费。在“费用中心 > 账单管理 > 流水和明细账单 > 流水账单”中，“消费时间”即按需产品的实际使用时间。 查看自动学习和Workflow的账单 自动学习和Workflow运行时，在进行训练作业和部署服务时，会产生不同的账单。 训练作业产生的账单可参考查看训练作业的账单查询。
Diffusion模型迁移到Ascend上进行推理。 方式二 ModelArts Lite DevServer：该环境为裸机开发环境，主要面向深度定制化开发场景。 优点：支持深度自定义环境安装，可以方便的替换驱动、固件和上层开发包，具有root权限，结合配置指导、初始化工具及容器镜像可以快速搭建昇腾开发环境。
ModelArts Standard使用run.sh脚本实现OBS和训练容器间的数据传输。 准备数据 单击下载动物数据集至本地，并解压。 通过obsutil将数据集上传至OBS桶中。 ./obsutil cp ./dog_cat_1w obs://${your_obs_buck}/demo/
和权限做更加细致的约束，具体为如下两种约束： 只有被授权的用户才能访问特定的工作空间（在创建、管理工作空间的页面进行配置），这意味着，像数据集、算法等AI资产，均可以借助工作空间做访问的限制。 在前文提到的权限授权操作中，如果“选择授权范围方案”时设定为“指定企业项目资源”，那么
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