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多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation）。 步骤一：配置精度测试环境 获取精度测试代码。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 service_id 是 String 服务ID。 api_id 是 String API ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。
project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率
dataset_id 否 String 训练作业的数据集ID，可参考数据管理获取。需要与dataset_version_id同时出现，但是不可与inputs同时出现。 dataset_version_id 否 String 训练作业的数据集版本ID，可参考数据管理获取。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 algorithm_id 是 String 算法ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 如下以修改uuid为2e5451fe-913f-4492-821a-2981031382f7的算法为例。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 schedule_id 是 String 工作流调度信息ID。
**") # 通过ModelArts的数据集，获取对应的数据集名称及相应的版本名称。
原因分析 当前目录下包含没有权限的文件。 解决方法 建议用户新建一个文件夹（例如：tb_logs），将tensorboard的日志文件（例如：tb.events）放到新建的文件夹下，然后执行tensorboard命令。示例命令如下： mkdir -p .
在ModelArts的Notebook中如何打开VS Code的配置文件settings.json？ 在VS Code环境中执行Ctrl+Shift+P 搜Open User Settings (JSON) 父主题： Standard Notebook
可执行exe文件）添加到环境系统变量中。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 tags 是 Array of TmsTag objects TMS标签列表。
csv指每个推理请求对应到csv里的一行数据，当使用此方式时，输入数据目录下的文件只能以.csv为后缀，且需配置mapping_rule参数，以表达推理请求体中各个参数对应到csv的索引。
通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 响应参数 状态码：200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 service_name String 服务名称。
下载完成后将上述3个文件数据上传至OBS桶中的imagenet21k_whole文件夹中。上传方法请参考上传数据和算法至OBS（首次使用时需要）。 父主题： 多机多卡
数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关信息，或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录，且此目录不能与输入位置一致，也不能为输入位置的子目录。 数据集输入位置：用来存放源数据集信息，例如本案例中从AI Gallery下载的数据集。
如果使用的是OBS导入或者训练导入，则包含基础镜像、模型文件、代码、数据文件和下载安装软件包的大小总和。 如果使用的是自定义镜像导入，则包含解压后镜像和镜像下载文件的大小总和。 父主题： Standard推理部署
打开并配置squid.conf文件。 vim squid.conf 配置内容如下。
针对部署在专属资源池的服务，除了可以获取注册在公网的推理地址，还能通过cluster_inner_access_address属性从输出中获取内部使用的推理地址，并且该地址只能在其他推理服务中进行访问。
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率
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