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├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.0-py3-none-any.whl # 推理安装包
在ModelArts的Notebook中实例重新启动后要怎么连接？ 在ModelArts的Notebook中使用VS Code调试代码无法进入源码怎么办？ 在ModelArts的Notebook中使用VS Code如何查看远端日志？ 在ModelArts的Notebook中如何打开VS
com/ascend/MindSpeed.git cd MindSpeed git checkout 4ea42a23 cd .. 完整的源码目录结构如下： |——AscendCloud-LLM |──llm_train # 模型训练代码包
com/ascend/MindSpeed.git cd MindSpeed git checkout 4ea42a23 cd .. 完整的源码目录结构如下： |——AscendCloud-LLM |──llm_train # 模型训练代码包
询LLDP信息等。 Atlas 800训练服务器备件查询助手 备件查询助手可以帮助您查询服务器的所有部件、规格描述，数量等详细信息。 打开网站后请输入SN编码“2102313LNR10P5100077”， 若失效可以提工单至华为云ModelArts查询。 Atlas 800训练服务器的网卡配置问题
com/home中，搜索pypi ，也可以查看“pip.conf”文件内容。 下载“torch*.whl ”文件。 在网站“https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html”搜索并下载如下whl文件。 torch-1.8.1+cu111-cp37-cp37m-linux_x86_64
求请参见安装文件规范。 安装文件规范 请根据依赖包的类型，在代码目录下放置对应文件： 依赖包为开源安装包时 暂时不支持直接从github的源码中安装。 在“代码目录”中创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件，并且在文件中写明依赖包的包名及其版本号，格式为“包名==版本号”。
conditioning_images.zip unzip images.zip 接着修改fill50k.py文件，如果机器无法访问huggingface网站，则需要将脚本文件中下载地址替换为容器本地目录。 56 def _split_generators(self, dl_manager):
com/home中，搜索pypi ，也可以查看“pip.conf”文件内容。 下载“torch*.whl ”文件。 在网站“https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html”搜索并下载如下whl文件。 torch-1.8.1+cu111-cp37-cp37m-linux_x86_64
Spore-Lite迁移路线进行介绍。使用ascend-vllm路线的迁移指导会在后续提供，您可以从上面的案例中下载相关代码并直接参考实现源码。 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.3-py3-none-any.whl # 推理安装包
新建文件（Console） 在JupyterLab中编辑文件 JupyterLab可以在同一个窗口同时打开几个Notebook或文件（如HTML、TXT、Markdown等），以页签形式展示。 JupyterLab的一大优点是，可以任意排版多个文件。在右侧文件展示区，您可以拖动打
/home_host/work/pipeline cd /home_host/work/pipeline 将onnx pipeline依赖的图生图源码“pipeline_onnx_stable_diffusion_img2img.py”复制到该目录下，名称改为“pipeline_onnx
脚本中添加收集Summary相关代码。 TensorFlow引擎的训练脚本中添加Summary代码，具体方式请参见TensorFlow官方网站。 注意事项 运行中的可视化作业不单独计费，当停止Notebook实例时，计费停止。 Summary文件数据如果存放在OBS中，由OBS单
key='df', mode='w') pd.read_hdf('obs://wolfros-net/hdftest.h5') 通过重写pandas源码API的方式，将该API改造成支持OBS路径的形式。 写h5到OBS = 写h5到本地缓存 + 上传本地缓存到OBS + 删除本地缓存 从OBS读h5
“obs://test-modelarts/tensorflow/log/” 用于存储训练日志文件。 Step2 创建数据集并上传至OBS 使用网站https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz，下载“mnist
ckerfile文件，构建新的镜像，并上传至SWR中。 在构建镜像的过程中会下载完整的模型代码、执行环境，然后自动进行NPU适配，并将以上源码和环境打包至镜像中。 在ModelArts中创建训练作业如：SFT全参微调训练，执行代码包中例如：finetune/finetune_ds
listen 0.0.0.0:8080 ssl; error_page 502 503 /503.html; location /503.html { return 503 '{"error_code": "ModelArts.4503","error_msg":
在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中使用Git插件可以克隆GitHub开源代码仓库，快速查看及编辑内容，并提交修改后的内容。 前提条件 Notebook处于运行中状态。 打开JupyterLab的git插件 在Notebook列表中，选择一个实例，
停止，则推荐参照创建诊断任务创建cpu规格的notebook进行性能分析，节省NPU计算资源。完成分析后，可以查看生成的html文件来进行快速的调优，html文件详情请参考查看诊断报告。 下面以开发环境Notebook为例介绍一个典型的性能调优案例。 64卡训练任务，模型为GPT
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