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benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
-modelarts/mpi/log/” 在“规格确认”页面，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“提交”。 训练作业创建完成后，后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间，根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同，训练时长将持续几十分钟到几小时不等。
-modelarts/mpi/log/” 在“规格确认”页面，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“提交”。 训练作业创建完成后，后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间，根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同，训练时长将持续几
配套CANN8.0.RC1镜像 无 算子，包名：AscendCloud-OPP Scatter、Gather算子性能提升，满足MoE场景 昇腾随机数生成算子与GPU保持一致 支持GroupNorm+transpose+BMM融合算子 FFN推理算子支持geglu激活函数 支持配套pybind推理的10+算子（matmul
create --name pytorch --clone base pip install conda-pack #将pytorch env打包生成pytorch.tar.gz conda pack -n pytorch -o pytorch.tar.gz 将打包好的压缩包传到本地： #
2/epoch0-global_step200/model）。 具体位置打印在日志中： 图5 DIT第一阶段训练日志 训练完成后在目录底下生成loss.txt文件(例如./outputs/000-STDiT3-XL-2/epoch0-global_step200/model)记录每一步的loss。
、在线服务的调用地址和在线服务的输入参数信息。 用户Token的获取请参见获取Token认证。获取Token认证时，由于ModelArts生成的在线服务API不支持domain范围的token，因此需获取使用范围为project的Token信息，即scope参数的取值为project。
ent --api 启动成功后，打印如下信息。 图2 启动成功 使用http://{宿主机ip}:8183 可以访问前端页面，通过输入文字生成图片。 图3 文生图 注意开启fa优化按钮。 图4 开启fa优化按钮 如果使用涉黄文字，输出的图片会返回黑图，用于验证safety-che
是 训练源代码的OBS路径。 --data-url String 是 训练数据的OBS路径。 --log-url String 是 存放训练生成日志的OBS路径。 --train-instance-count String 是 训练作业实例数，默认是1，表示单节点。 --boot-file
法的输入输出管道。可以按照实例指定“data_url”和“train_url”，在代码中解析超参分别指定训练所需要的数据文件本地路径和训练生成的模型输出本地路径。 “job_config”字段下的“parameters_customization”表示是否支持自定义超参，此处填true。
登录容器镜像服务控制台。选择左侧导航栏的“总览”，单击页面右上角的“登录指令”，在弹出的页面中单击复制登录指令。 图4 获取登录指令 此处生成的登录指令有效期为24小时，如果需要长期有效的登录指令，请参见获取长期有效登录指令。获取了长期有效的登录指令后，在有效期内的临时登录指令仍然可以使用。
return F.log_softmax(x) def Mnist(model_path, **kwargs): # 生成网络 model = Net() # 加载模型 if torch.cuda.is_available():
其中，加粗的字段需要根据实际值填写： “duration”为实例运行时长，以创建时间为起点计算，即“创建时间+duration > 当前时刻”时，系统会自动停止实例。 “type”为自定停止类别，默认为timing。 返回状态码为“200”表示标注成功，响应Body如下所示： { "create_at":
delarts/ascend/log/” 在“规格确认”页面，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“提交”。 训练作业创建完成后，后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间，根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同，训练时长将持续几
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