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对于集群profiling进行性能统计，获取每张卡不同step的计算、下发和通信耗时 slow link 对于集群profiling进行性能统计，获取每张卡不同step的带宽信息 environment variable 识别错误配置且会影响性能的环境变量，如PLOG日志级别，HCCL相关环境变量，依赖24年930版本的pta
0支持 Notebook中使用自定义镜像 当Notebook预置镜像不能满足需求时，用户可以制作自定义镜像。在镜像中自行安装与配置环境依赖软件及信息，并制作为自定义镜像，用于创建新的Notebook实例。 Notebook使用自定义镜像介绍 将Notebook实例保存为自定义镜像 OBS
参数类型 描述 error_code String 调用失败时的错误码。调用成功时无此字段。 error_msg String 调用失败时的错误信息。调用成功时无此字段。 父主题： OBS管理
自定义数据集 更新代码目录下data/dataset_info.json文件。如使用以下示例数据集则命令如下。关于数据集文件格式及配置，更多样例格式信息请参考data/README_zh.md 的内容。 vim dataset_info.json 新加配置参数如下： "alpaca_gpt4_data":
文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。
label_task_id 否 String 基于标注任务创建数据集版本，标注任务ID。 description 否 String 版本描述信息，默认为空，长度为0-256位，不能包含!<>=&"'特殊字符。 父主题： 数据集版本管理
自定义数据集 更新代码目录下data/dataset_info.json文件。如使用以下示例数据集则命令如下。关于数据集文件格式及配置，更多信息请参考data/README_zh.md 的内容。 vim dataset_info.json 新加配置参数如下： "alpaca_gpt4_data":
AIGC代码包：AscendCloud-AIGC 算子依赖包：AscendCloud-OPP 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的特性 表1 本版本支持的特性说明 分类 软件包特性说明 参考文档
254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检查NPU卡状态。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info
响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 error_message String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。 engines
图1 查看项目ID 多项目时，展开“所属区域”，从“项目ID”列获取子项目ID。 调用API获取项目ID 项目ID通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为GET https://{iam-endpoint}/v3/projects，其中{iam-endpoi
在“声音分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 训练完成后，您可以单击声音分类节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测
输入，通过benchmark工具进行推理，并将推理得到的输出与标杆数据进行相似度度量（余弦相似度和平均相对误差），得到模型转换后的精度偏差信息。使用benchmark进行精度比对的基本流程如下： 将模型输入保存二进制文件。 # 数据读取，预处理 image = img_preprocess(image_path)
=session) 参数session即是1初始化的数据。返回的是一个字典，其中flavors值是一个列表，描述了训练服务支持的所有规格的信息。每个元素中flavor_id是可直接用于远程训练任务的计算规格，max_num是该规格的最大节点数。如果用户知道要使用的计算规格，可以略过这一步。
文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。
"resnet50.onnx") TensorFlow导出ONNX模型，操作指导请见此处。 如何导出PTH模型 PyTorch模型导出时需要包含模型的结构信息，需要利用jit.trace方式完成模型的导出与保存。 # If you are instantiating the model with
无请求参数。 响应消息 响应参数如表2所示。 表2 响应参数 参数 参数类型 说明 error_message String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。 job_name
在“文本分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后，您可以单击文本分类节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率
String 指定要查询的文字信息，例如参数名称。默认为空。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 error_message String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 error_code
指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1 output_dir /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B 必须修改。指定输
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