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─ 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
─ 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
该类可用于执行AI Gallery工具链服务，此处以文本问答(Question Answering)的任务类型为例： class NewBertForQuestionAnswering(NewBertPreTrainedModel): def __init__(self,
OBS并行文件系统场景下使用MindInsight/TensorBoard可视化工具。
cp37m-linux_x86_64.whl \ /tmp/torchaudio-0.8.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl # 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim和curl 工具
可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。
表4 镜像配置参数说明 参数名称 说明 镜像 公共镜像 常见的标准操作系统镜像，所有用户可见，包括操作系统以及预装的公共应用（SDI卡驱动、bms-network-config网络配置程序、Cloud-init初始化工具等）。请根据您的实际需要自助配置应用环境或相关软件。
cp37m-linux_x86_64.whl \ /tmp/torchaudio-0.8.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl # 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim和curl 工具
/dog_cat_1w obs://${your_obs_buck}/demo/ -f -r OBS支持多种文件上传方式，当文件少于100个时，可以在OBS Console中上传，当文件大于100个时，推荐使用工具，推荐OBS Browser+（win）、obsutil（linux
新闻分析工具： 为分析师提供自动分类的新闻数据，便于进行市场趋势和热点分析。 方案流程 图1 方案实现流程 准备数据集：获取新闻数据集，并上传到OBS。 创建模型：选择Qwen2-7B基础模型，使用推荐权重创建个人专属模型。 调优模型：使用不同的调优参数去训练模型。
配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理，基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量： export LLM_TOOLS_PATH=${root_path_of_AscendCloud-LLM}/llm_tools
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=${root_path_of_AscendCloud-LLM}/llm_tools
配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理，基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量： export LLM_TOOLS_PATH=${root_path_of_AscendCloud-LLM}/llm_tools
下载ModelArts SDK安装包 下载ModelArts SDK校验文件 下载Workflow SDK安装包 下载Workflow SDK校验文件 将SDK包及对应的校验文件放在同一目录下，使用openssl工具进行完整性校验，Workflow SDK校验示例如下： openssl
4.12.0-Linux-x86_64.sh -b -p /home/ma-user/miniconda3 # 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim / curl / net-tools / ssh 工具
创建算法 您在本地或使用其他工具开发的算法，支持上传至ModelArts中统一管理。 创建算法的准备工作。 完成数据准备：已在ModelArts中创建可用的数据集，或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。 准备训练脚本，并上传至OBS目录。
4.12.0-Linux-x86_64.sh -b -p /home/ma-user/miniconda3 # 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim / curl / net-tools / ssh 工具
配套软件不可用 NPU环境相关命令检测 NpuToolsWarning 重要 hccn_tool不可用 请检查NPU驱动是否正常 无法配置RoCE网卡的IP、网关 重要 npu-smi不可用 请检查NPU驱动是否正常 无法正常使用NPU卡 重要 ascend-dmi不可用 请检查工具包
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