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cd /home/ma-user/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_tools/llm_evaluation/benchmark_tools conda activate python-3.9.10 获取数据集。
支持自动获取csv文件的schema。
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.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。
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“输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：超参。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置超参 单击“增加超参”，在增加的超参填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。
尝试基于torchvision获取cifar10数据集。 基于数据链接下载数据并解压，放置在指定目录下，训练集和测试集的大小分别为(50000，3，32，32)和(10000，3，32，32)。
kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动，则状态为：Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作业日志信息，可通过以下命令打印正在启动的日志信息。
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 使用Opencompass精度测评工具 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。
对于一些已标注好的原始数据，可以直接导入到数据集或者标注任务中，并通过后续的数据集版本发布节点获取带有版本信息的数据集对象。 属性总览 您可以使用DatasetImportStep来构建数据集导入节点，DatasetImportStep结构如下。
约束与限制 ModelArts以10秒/次的频率调用自定义配置中提供的命令或http接口获取指标数据。 自定义配置中提供的命令或http接口返回的指标数据文本不能大于8KB。 命令方式采集自定义指标数据 用于创建自定义指标采集POD的YAML文件示例如下。
根据 self.llama_factory_template 来获取模型的模板，随后通过 self._tokenize_prompt 函数将数据集中的关键内容进行拼接，并用于训练。若想详细了解 self._tokenize_prompt ，可查看具体代码。
根据 self.llama_factory_template 来获取模型的模板，随后通过 self._tokenize_prompt 函数将数据集中的关键内容进行拼接，并用于训练。若想详细了解 self._tokenize_prompt ，可查看具体代码。
开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。
根据 self.llama_factory_template 来获取模型的模板，随后通过 self._tokenize_prompt 函数将数据集中的关键内容进行拼接，并用于训练。若想详细了解 self._tokenize_prompt ，可查看具体代码。
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多机任务无法执行 GPU OS出现ReadOnly问题 ReadOnlyFileSystem 严重 文件系统%s只读 请检查磁盘健康状态 无法对文件进行写和操作 - NPU：驱动固件不匹配 NpuDriverFirmwareMismatch 重要 NPU驱动固件版本不匹配 请从昇腾官网获取匹配版本重新安装
查看机器操作系统版本，以及架构是aarch64还是x86_64，并从昇腾官网获取相关的固件驱动包。
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。
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