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性能调优 性能测试 benchmark工具也可用于性能测试，其主要的测试指标为模型单次前向推理的耗时。在性能测试任务中，与精度测试不同，并不需要用户指定对应的输入（inDataFile）和输出的标杆数据（benchmarkDataFile），benchmark工具会随机生成一个输
├── src # 工具代码目录 ├── accuracy.py #精度测试脚本 ├── common_utils.py #获取训练日志工具 ├── performance.py #性能测试脚本 ├── trainer
├── src # 工具代码目录 ├── accuracy.py #精度测试脚本 ├── common_utils.py #获取训练日志工具 ├── performance.py #性能测试脚本 ├── trainer
训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
链接信息 使用kubectl工具。 若通过内网使用kubectl工具，需要将kubectl工具安装在和集群在相同vpc下的某一台机器上。单击kubectl后的“配置”按钮。按照界面提示步骤操作即可。 图3 通过内网使用kubectl工具 通过公网使用kubectl工具，可以将kubectl安装在任一台可以访问公网的机器。
本章节介绍了2种精度测评方式，分别为Lm-eval工具和MME工具。 lm-eval工具适用于语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等，该工具为离线测评，不需要启动推理服务。 MME工具适用于多模态模型的
描述 phase String 网络的当前状态。可选值如下： Creating：网络创建中 Active：网络正常 Abnormal：网络不正常 connectionStatus NetworkConnectionStatus object 网络与其他云服务连通状态信息。 表13
SD WebUI推理性能测试 以下性能测试数据仅供参考。 开启Flash Attention 生成1280x1280图片，使用Ascend: 1* ascend-snt9b(64GB)，约耗时7.5秒。 图1 生成图片耗时（1） 生成1280x1280图片，使用Ascend: 1*
目前仅支持SFT指令监督微调训练阶段。 准备工作 参考benchmark-准备工作，开始训练测试，具体步骤参考训练性能测试或训练精度测试，根据实际情况决定。 父主题： 训练benchmark工具
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
GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法？ 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试，适用的环境为：Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器， 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件，以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器
Step4 测试用户权限 由于4中的权限需要等待15-30分钟生效，建议在配置完成后，等待30分钟，再执行如下验证操作。 使用用户组02中任意一个子账号登录ModelArts管理控制台。在登录页面，请使用“IAM用户登录”方式进行登录。 首次登录会提示修改密码，请根据界面提示进行修改。
run.sh脚本测试ModelArts训练整体流程 自定义容器在ModelArts上训练和本地训练的区别如下图： 图1 本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下：
在节点页签，单击选择“配置工具”，弹出该节点的配置工具页面。 在配置工具页面，单击“下载”启动下载任务。当配置工具的状态记录中“工具状态”为“下载完成”时表示下载完成，工具包存放在“下载位置”的目录下。 如果下载失败，单击“下载”可以重新下载。 登录云服务器查看工具包是否下载成功。 在
放处于宽限期的节点。 退订/释放操作无法恢复，请谨慎操作。 删除网络 当AI业务开发不再需要使用网络时，您可以删除网络。 请注意，删除网络会导致使用该网络的资源池网络不可用，请谨慎操作。 在“网络”页签，单击某个网络操作列的“更多 > 删除”。 确认删除，单击“确定”即可。 父主题：
转换模型后执行推理前，可以使用benchmark工具对MindSpore Lite云侧推理模型进行基准测试。它不仅可以对MindSpore Lite云侧推理模型前向推理执行耗时进行定量分析（性能），还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析（精度）。 精度测试 benchmark工具用于精度验证，主要工作
msprobe工具使用指导 msprobe API预检 msprobe精度比对 msprobe梯度监控 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理
iling采集工具集成到同一个工具中，极大简化了用户的使用流程。建议在迁移过程中使用Tailor工具替代下面列举的原始工具MS Convertor、Benchmark和msprof。使用指导详见AIGC工具tailor使用指导。 模型转换工具 离线转换模型功能的工具MSLite
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