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基于PyTorch上的第三方开发库非常多，例如transformers、accelerate、deepspeed以及Megatron-LM等，这些三方库昇腾也做了类似PyTorch Adapter的适配插件库。您可以在Gitee的昇腾官方仓库按需使用插件库。
方法2：使用ib_write_bw测试RDMA的读写处理确定带宽 服务器A：服务端从mlx4_0网卡接收数据 ib_write_bw -a -d mlx5_0 服务器B：客户端向服务端mlx4_0网卡发送数据。
公共参数 source_job_id 否 String 来源训练作业的ID，模型是从训练作业产生的可填写，用于溯源；如模型是从第三方元模型导入，则为空。默认值为空。
准备工作 在定位精度问题之前，首先需要排除训练脚本及参数配置等差异的干扰。目前大部分精度无法对齐的问题都是由于模型超参数、Python三方库版本、模型源码等与标杆环境（GPU/CPU）设置的不一致导致，为了在定位过程中少走弯路，需要在定位前先对训练环境及代码做有效排查。此外，问题定位主要基于
端到端运维ModelArts Standard推理服务方案 ModelArts推理服务的端到端运维覆盖了算法开发、服务运维和业务运行的整个AI流程。 方案概述 推理服务的端到端运维流程 算法开发阶段，先将业务AI数据存放到对象存储服务（OBS）中，接着通过ModelArts数据管理进行标注和版本管理
*security.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list 安装NFS客户端，挂载对应盘。
基础镜像可以是ModelArts预置镜像、第三方镜像。
应用场景 本节介绍ModelArts服务的主要应用场景。 大模型 支持三方开源大模型，实现智能回答、聊天机器人、自动摘要、机器翻译、文本分类等任务。 AIGC 提供AIGC场景化解决方案，辅助创作文案、图像、音视频等数字内容。 自动驾驶 实现车辆自主感知环境、规划路径和控制行驶。支持自动驾驶场景
generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖
generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态，动态性能评测脚本、 ├── requirements.txt # 第三方依赖
generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖
nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。
当配置指定IP后，则仅允许IP所在的客户端实现对Notebook的访问。
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Standard模型部署 ModelArts Standard提供模型、服务管理能力，支持多厂商多框架多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如，智慧交通项目中，在获得训练好的模型后，需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署，需要一次性部署到不同规格
benchmark_eval下生成的log中记录了客户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下，查找到summmary目录，有txt和csv两种保存格式。
benchmark_eval下生成的log中记录了客户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下，查找到summmary目录，有txt和csv两种保存格式。
当配置指定IP后，则仅允许IP所在的客户端实现对Notebook的访问。
nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。
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