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（6.5.901）

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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（6.3.911）

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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）

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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（6.3.910）

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<cfgs_yaml_file>：性能测试配置的yaml文件地址，指代码目录中performance_cfgs.yaml相对或绝对路径，此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径，用户可自行修改，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下：

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AscendCloud-6.3.912-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见软件包结构说明。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912 版本。 说明：

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<cfgs_yaml_file>：性能测试配置的yaml文件地址，指代码目录中performance_cfgs.yaml相对或绝对路径，此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径，用户可自行修改，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下：

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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<cfgs_yaml_file>：性能测试配置的yaml文件地址，指代码目录中modellink_performance_cfgs.yaml相对或绝对路径，此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径，用户可自行修改，不填则使

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5-7b-sft-4096-lora-313T-20241028_164746-npu_info-0.txt，打印训练过程中AICORE利用率 执行性能比较脚本 进入test-benchmark目录执行命令: benchmark-cli performance <cfgs_yaml_file> --baseline

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aml文件地址，如代码目录中accuracy_cfgs.yaml相对或绝对路径 --o <output_dir>： <可选>任务完成输出excel表格路径，默认为"./"当前所在路径 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器精度基线Yaml文件路径，

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aml文件地址，如代码目录中accuracy_cfgs.yaml相对或绝对路径 --o <output_dir>： <可选>任务完成输出excel表格路径，默认为"./"当前所在路径 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器精度基线Yaml文件路径，

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版本说明和要求 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的弹性节点Server。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 请参考Lite Server资源开通，购买Lite Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可以按“进行中、已完成，必修，选修”过滤，可以按课程标题搜索 图6 我的学习的数据列表页面 课程的详情页面，可以直接开始学习； 每个课程有多个章节，可以开始学习具体的每个章节。目前支持视频、PDF两种格式的课程。

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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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redis-benchmark与memtier_benchmark的差异 工具 支持Memcached 支持读写比例设置 支持Payload大小随机 支持设置过期时间 memtier_benchmark 是 是 是 是 redis-benchmark 否 否 否 否 父主题： 测试实例性能

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址，指代码目录中modellink_accuracy_cfgs.yaml相对或绝对路径 <model_name>：训练模型名，如qwen2.5-7b <exp_name>：实验名称，与yaml文件保持一致 训练完成后，accuracy-test-benchmark目录下会生成训练日志及权重文件，如qwen2

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<cfgs_yaml_file>：性能测试配置的yaml文件地址，指代码目录中performance_cfgs.yaml相对或绝对路径，此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径，用户可自行修改，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下：

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9/src 编译源码。 make 编译完成后，工具一般在redis-x.x.x的src目录下。 查看是否有redis-benchmark可执行文件。 ls 将工具安装到系统中。 make install 安装方法二： 根据E CS 的不同的操作系统直接安装Redis-server，下面以ubuntu和CentOS系统为例：

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aml文件地址，如代码目录中accuracy_cfgs.yaml相对或绝对路径 --o <output_dir>： <可选>任务完成输出excel表格路径，默认为"./"当前所在路径 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器精度基线Yaml文件路径，

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