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如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压,无需重复执行。 执行如下命令进入容器。
如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压,无需重复执行。 执行如下命令进入容器。
由于欧拉源上没有git-lfs包,所以需要从压缩包中解压使用,在浏览器中输入如下地址下载git-lfs压缩包并上传到服务器的/home目录。
如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压,无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下,运行静态benchmark验证。
如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压,无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下,运行静态benchmark验证。
当前推理基础镜像使用的python的logging模块,采用的是默认的日志级别Warning,即当前只有warning级别的日志可以默认查询出来。如果想要指定INFO等级的日志能够查询出来,需要在代码中指定logging的输出日志等级为INFO级别。
data:1,3,224,224"--output_path="/home/"--accuracy="fp32"--aoe=True config.ini参考内容如下: [ascend_context] input_shape=data:[-1,3,224,224] dynamic_dims
存储量大,但是离节点比较远,直接训练速度会比较慢,通常会先将数据拉取到本地cache,然后再进行训练任务。 静态挂载 动态挂载 SFS Turbo 适用于海量小文件业务场景。 提供posix协议的文件系统; 需要和资源池在同一个VPC下或VPC互通; 价格较高。
ModelArts从哪个容器以及使用哪个命令获取指标数据,请根据实际情况替换containerName参数和command参数 spec: containers: - name: my-task image: my-task-image:latest # 替换为实际使用的镜像
<关键词>:夜景,布达拉宫 <输出>:{"分类1":"旅游","分类2":"news_travel"} 现在请你判断以下新闻: <标题>:{title} <关键词>:{key_word} <输出>: prompt需要满足如下要求: 设定合适的身份。