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使用ModelArts VSCode插件调试训练ResNet50图像分类模型 MindSpore VS Code Toolkit工具 目标检测 本案例以Ascend Model Zoo为例，介绍如何通过VS Code插件及ModelArts Notebook进行云端数据调试及模型开发
─ 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
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=${root_path_of_AscendCloud-LLM}/llm_tools
该类可用于执行AI Gallery工具链服务，此处以文本问答(Question Answering)的任务类型为例： class NewBertForQuestionAnswering(NewBertPreTrainedModel): def __init__(self,
OBS并行文件系统场景下使用MindInsight/TensorBoard可视化工具。
可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。
cp37m-linux_x86_64.whl \ /tmp/torchaudio-0.8.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl # 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim和curl 工具
cp37m-linux_x86_64.whl \ /tmp/torchaudio-0.8.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl # 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim和curl 工具
表4 镜像配置参数说明 参数名称 说明 镜像 公共镜像 常见的标准操作系统镜像，所有用户可见，包括操作系统以及预装的公共应用（SDI卡驱动、bms-network-config网络配置程序、Cloud-init初始化工具等）。请根据您的实际需要自助配置应用环境或相关软件。
/dog_cat_1w obs://${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
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
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
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
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