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推理部署：训练结束后，将生成的模型导入ModelArts用于创建模型，并将模型部署为在线服务。 Step6 预测结果：上传一张手写数字图片，发起预测请求获取预测结果。 Step7 清除资源：运行完成后，停止服务并删除OBS中的数据，避免不必要的扣费。 准备工作 已注册华为账号并开通华为云，且在
本地IDE（PyCharm） ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit，协助用户完成代码上传、提交训练作业、将训练日志获取到本地展示等，用户只需要专注于本地的代码开发即可。 使用PyCharm ToolKit连接Notebook 本地IDE（VS Code）
csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets
/home/mind/model/triton_serving.sh 编译安装tensorrtllm_backend。 Dockerfile中执行如下命令获取tensorrtllm_backend源码，安装tensorrt、cmake和pytorch等相关依赖，并进行编译安装。 # get tensortllm_backend
lm_tools/llm_evaluation/benchmark_tools conda activate python-3.9.10 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets
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