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多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。
PyTorch Profiler 性能采集工具，在训练脚本中调用Ascend PyTorch Profiler接口，可在训练过程中采集性能数据文件，包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等。 包含在torch_npu包中。 Ascend
训练作业启动前下载数据、模型、代码。 训练作业运行中上传日志、模型。 建议配置。 操作步骤 本案例场景为单机单卡场景下创建训练作业，数据和代码存储在OBS服务的并行文件系统下，创建自定义镜像训练作业。 使用主用户账号登录管理控制台，单击右上角用户名，在下拉框中选择“统一身份认证”，进入统一身份认证（IAM）服务。
update service, rollback failed. 请联系技术支持。 正常 [model 0.0.1] OBS桶，OBS并行文件系统，SFS Turbo挂载成功。 [%s] %s volume successfully. - 服务部署和运行过程中，关键事件支持手动/自动刷新。
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当前固定随机性操作可分为工具固定和人工固定两种。 工具固定Seed 对于网络中随机性的固定，Msprobe提供了固定Seed的方式，只需要在config.json文件中添加对应seed配置即可。 Msprobe工具提供了seed_all接口用于固定网络中的随机数。如果客户使用了工具但取用了其他随机种子，则必须使用客户的随机种子固定随机性。
如果训练作业使用的是预置框架： 在创建训练作业时，“创建方式”选择“自定义算法”，“启动方式”选择“预置框架”，代码目录中新增sleep.py并将此脚本作为“启动文件”。这样启动的作业将会持续运行60分钟。您可通过Cloud Shell进入容器进行调试。 sleep.py示例： import os os
简介 场景介绍 本文旨在指导客户将已有的推理业务迁移到昇腾设备上运行（单机单卡、单机多卡），并获得更好的推理性能收益。 ModelArts针对上述使用场景，在给出系统化推理业务昇腾迁移方案的基础上，提供了即开即用的云上集成开发环境，包含迁移所需要的算力资源和工具链，以及具体的No
指定metric的输出路径，相关指标信息由作业脚本代码根据指定的数据格式自行输出（示例中需要将metric信息输出到训练输出目录下的metrics.json文件中） ], spec=wf.steps.JobSpec( resource=wf.steps.JobResource(
多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel.csv中，示例如下图所示。
类型。例如本案例使用的数据集，系统匹配为“图片”类型。 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
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