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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。
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。
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。
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
用户可通过OBS Browser+、obsutil等工具访问和管理OBS桶,将代码、模型文件、数据集等数据上传或下载进行备份。
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。
用户可通过OBS Browser+、obsutil等工具访问和管理OBS桶,将代码、模型文件、数据集等数据上传或下载进行备份。
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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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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。
用户可通过OBS Browser+、obsutil等工具访问和管理OBS桶,将代码、模型文件、数据集等数据上传或下载进行备份。
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。
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# 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
系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具
─ benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 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_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 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