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2a1 -j 8 编译时需要加上MPI=1的参数，否则无法进行多机之间的测试。 MPI路径版本需要匹配，可以通过“ls /usr/mpi/gcc/”查看openmpi的具体版本。 nccl-test测试。 单机测试： /root/nccl-tests/build/all_reduce_perf
托管数据集到AI Gallery AI Gallery上每个资产的文件都会存储在线上的AI Gallery存储库（简称AI Gallery仓库）里面。每一个数据集实例视作一个资产仓库，数据集实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如，模型名称为“Test”，则AI Gallery仓
AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。
False Bool ignore_eos表示是否忽略EOS并且继续生成token。 Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
来。参考代码如下： import log # 创建一个logger logger = log.getLogger(__name__) # 测试日志输出 logger.info("This is an info message") 父主题： 模型管理
供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 图1 部署模型的流程 在线推理服务，可以实现高并发，低延时，弹性伸缩，并且支持多模型灰度发布、A/B测试。 支持各种部署场景，既能部署为云端的在线推理服务和批量推理任务，也能部署到端，边等各种设备。 一键部署，可以直接推送部署到边缘设备中，选择智能边缘节点，推送模型。
False Bool ignore_eos表示是否忽略EOS并且继续生成token。 Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
查看日志、错误等，并进行代码、环境变量的修正。 预置脚本测试整体流程 一般使用run.sh封装训练外的文件复制工作（数据、代码：OBS-->容器，输出结果：容器-->OBS），run.sh的构建方法参考run.sh脚本测试ModelArts训练整体流程。 如果预置脚本调用结果不符
待在线推理服务状态变为“运行中”时，便可进行推理预测。 在在线推理服务列表页面，选择服务“状态”为“运行中”的服务。 单击操作列的“推理测试”，在测试页面根据任务类型以及页面提示完成对应的测试。 调用API 待推理服务的状态变为“运行中”时，可单击操作列的“调用”，复制对应的接口代码，在本地环境或云端的开发环境中进行接口。
D不匹配的情况。 如果上述方法还出现了错误，可以去notebook里面调试打印CUDA_VISIBLE_DEVICES变量，或者用以下代码测试，查看结果是否返回的是True。 import torch torch.cuda.is_available() 建议与总结 在创建训练作业
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。 per-tensor+per-head静态量化场景
部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应
部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应
使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts的新版“自动学习”功能，基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注
configs结构决定。 部署在线服务Predictor需要线上服务端根据AI引擎创建容器，较耗时；本地Predictor部署较快，最长耗时10s，可用以测试模型，不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为：“XGBoost”、“Scikit_Learn”
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。 per-tensor+per-head静态量化场景
在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据？ ModelArts支持用户上传自定义算法创建训练作业。上传自定义算法前，请完成创建算法并上传至OBS桶。创建算法请参考开发用于预置框架训练的代码。创建训练作业请参考创建训练作业指导。 解析输入路径参数、输出路径参数 运行在Mo
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。 per-tensor+per-head静态量化场景
标注属性请见表4。 usage String 用途，可选值为TRAIN、EVAL、TEST、INFERENCE。指明该对象用于训练、评估、测试、推理，如果没有给出该字段，则使用者自行决定如何使用该对象。 inference_loc String 当此Manifest文件由推理服务
图像的质量。研究表明，具有较高GFLOPs的DiT模型在图像生成任务中表现更好，尤其是在ImageNet 512×512和256×256的测试中，DiT-XL/2模型实现了2.27的FID值。 下文以Dit模型为例，介绍如何在昇腾设备上如何进行模型迁移，精度及性能调优。 环境准备
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