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|——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具
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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的API，允许用户通过一系列模仿操作本地文件系统的API来操作OBS文件。
|——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具
替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspeed-ZeRO-1替换为Deepspeed-ZeRO-2以此类推，重新训练如未解决则执行下一步。
替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspeed-ZeRO-1替换为Deepspeed-ZeRO-2以此类推，重新训练如未解决则执行下一步。
替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspeed-ZeRO-1替换为Deepspeed-ZeRO-2以此类推，重新训练如未解决则执行下一步。
CodeLab入口 ModelArts管理控制台的“总览”页 在“开发工具”区域下方，展示“CodeLab”简介卡片，单击“立即体验”，即可进入。
CPU 否 是 mlstudio-pyspark2.3.2-ubuntu16.04 CPU算法开发和训练基础镜像，包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具，并预置PySpark2.3.2 CPU 否 是 mindspore_1.10.0-cann_6.0.1-py_
uid=1000(ma-user) gid=100(ma-group) groups=100(ma-group) 安装和配置OBS命令行工具 obsutil是用于访问、管理对象存储服务OBS的命令行工具，使用该工具可以对OBS进行常用的配置管理操作，如创建桶、上传文件/文件夹、下载文件
本地IDE使用PyCharm工具，远程连接访问，具体参见通过PyCharm远程使用Notebook实例。 本地IDE使用VS Code工具，远程连接访问，具体参见通过VS Code远程使用Notebook实例。
方式三：使用Python语言通过AppCode认证鉴权方式发送预测请求 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。
训练脚本 由算法迁移人员排查迁移后的NPU脚本是否存在问题，可以通过Beyond Compare工具比对GPU训练脚本和NPU训练脚本之间是否存在差异。例如是否GPU环境下开启了FA但是NPU上未开启FA。
使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 MindSpore PyCharm ToolKit工具 目标检测 本案例介绍如何在本地进行MindSpore模型开发，并将模型迁移至ModelArts训练。
当您需要使用集群资源时，可以使用kubectl工具或k8s API来下发作业。此外，ModelArts还提供了扩缩容、驱动升级等功能，方便您对集群资源进行管理。 图2 使用流程 推荐您根据以下使用流程对Lite Cluster进行使用。
配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理，基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量： export LLM_TOOLS_PATH=${root_path_of_AscendCloud-LLM}/llm_tools
pip install -r requirements-training.txt pip install -r requirements-test.txt pip install tensorboard Step5 获取训练数据集 使用img2dataset工具下载数据集。
单击工具栏“Tools >Start SSH session”，选择SSH Configuration中配置的开发环境。可以执行pip install安装所需要的包。
方式二：使用Java语言发送预测请求 下载Java SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Java环境中集成API请求签名的SDK 创建Java类，进行预测请求。
方式三：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。
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