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benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变
4-py3-none-any.whl.sha256 安装命令： pip install tailor-0.3.4-py3-none-any.whl 使用指导 tailor支持“命令行”和“Python API”两种方式使用。 命令行方式 命令行运行样例： tailor --model_path="
/boot/efi/EFI/ubuntu/grub.cfg reboot 第一条命令为安装Linux内核头文件和内核镜像，其中版本为5.4.0-144-generic。 第二条命令为重新生成GRUB引导程序的配置文件，用于在启动计算机时加载操作系统， 命令将使用新安装的内核镜像更新GRUB的配置文件，以便在下次启动时加载新的内核。
根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。 当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。
预测完成后，预测结果显示区域将展示预测结果，根据预测结果内容，可识别出此图片的数字是“2”。 本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集，配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图
gz在OBS上的路径（需将文件设置为公共读）。 进入Dockerfile目录，通过Dockerfile构建镜像命令： # cd 到Dockerfile所在目录下，输入构建命令 # docker build -t ${image_name}:${image_version} . # 例如
Flask # 复制应用服务代码进镜像里面 COPY test_app.py /opt/test_app.py # 指定镜像的启动命令 CMD python3 /opt/test_app.py “test_app.py” from flask import Flask, request
再上传至SFS Turbo中。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是Hugging Face官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli
再上传至SFS Turbo中。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是Hugging Face官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli
Flask # 复制应用服务代码进镜像里面 COPY test_app.py /opt/test_app.py # 指定镜像的启动命令 CMD python3 /opt/test_app.py “test_app.py” from flask import Flask, request
Lite云服务器或者是本地Windows/Linux等服务器）上登录Gallery CLI配置工具后，通过命令“gallery-cli upload”可以往AI Gallery仓库上传资产。 命令说明 登录Gallery CLI配置工具后，使用命令“gallery-cli upload --help”可以获取Gallery
gz在OBS上的路径（需将文件设置为公共读）。 进入Dockerfile目录，通过Dockerfile构建镜像命令： # cd 到Dockerfile所在目录下，输入构建命令 # docker build -t ${image_name}:${image_version} . # 例如
再上传至SFS Turbo中。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是Hugging Face官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli
在Notebook的Terminal中执行如下命令。其中，my-env是虚拟环境名称，用户可自定义。conda详细参数可参考conda官网。 conda create --quiet --yes -n my-env python=3.6.5 创建完成后，执行conda info --envs命令查看现有的虚拟环境列表，可以看到my-env虚拟环境：
/Linux等服务器）上登录Gallery CLI配置工具后，通过命令“gallery-cli download”可以从AI Gallery仓库下载资源。 命令说明 登录Gallery CLI配置工具后，使用命令“gallery-cli download --help”可以获取Gallery
有两种方式来注册镜像。 方式一：使用ma-cli image register命令来注册镜像。注册命令会返回注册好的镜像信息，包括镜像id，name等，如下图所示。该命令的更多信息可参考镜像构建命令。 ma-cli image register --swr-path=swr.cn-north-4
SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现
kernel。 原因分析 自定义镜像的python环境没有注册。 解决方案 在Terminal里执行命令排查实例存在几个Conda环境。 conda env list 执行如下命令分别切换到对应环境查看是否有ipykernel包。 conda activate base # base替换为实际使用的python环境
配置kubectl工具 kubectl是Kubernetes集群的命令行工具，配置kubectl后，您可通过kubectl命令操作Kubernetes集群。本文介绍如何配置kubectl工具，操作步骤如下。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 >
SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现
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