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  • deploy.py代码示例

    deploy.py代码示例 # -*-coding:utf-8 -*- import os import sys import json import logging import subprocess from yaml import load from base64 import

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  • ESLDoTrust.py

    ESLDoTrust.py ESLDoTrust.py简介 命令行参考 父主题： 服务端工具

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  • ESLDoTrust.py简介

    ESLDoTrust.py简介 细粒度容灾过程中需要在主备集群的节点间执行命令、传送文件等， GaussDB (DWS)提供了ESLDoTrust.py工具用于建立主备集群互信，并校验互信。该功能仅8.2.1.210及以上集群版本支持。 支持的功能 ESLDoTrust.py支持的功能详情如

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  • gds_ctl.py

    gds_ctl.py 背景信息 在配置了gds.conf的情况下，就可通过gds_ctl.py控制gds的启动和停止。 前置条件 只支持在Linux系统执行该命令。执行前，需确保目录结构如下： |----gds |----gds_ctl.py |----config |-------gds

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  • 准备代码

    ├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark

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  • 准备代码

    benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本

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  • 准备代码

    benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本

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  • 准备代码

    benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本

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  • 准备代码

    benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本

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    benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本

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    benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本

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  • 准备代码

    benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本

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  • 准备代码

    benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本

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  • 代码上库质量门禁

    代码上库质量门禁 多层级、细粒度代码上库质量门禁 Repo支持人工审核、自动化流水线集成对上库代码进行质量管控，不符合质量指标的代码不允许入库，人工审核支持权责分离原则（SOD），自动化检查，支持分支级管控，详见合并请求。 父主题： 产品功能

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  • 准备代码

    benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本

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  • 在Notebook中，如何使用昇腾多卡进行调试？

    在Notebook中，如何使用昇腾多卡进行调试？ 昇腾多卡训练任务是多进程多卡模式，跑几卡需要起几个python进程。昇腾底层会读取环境变量：RANK_TABLE_FILE，开发环境已经设置，用户无需关注。比如跑八卡，可以如下片段代码： export RANK_SIZE=8 current_exec_path=$(pwd)

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  • Open-Sora 1.0基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）

    # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。

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  • DisasterFineGrained.py

    DisasterFineGrained.py DisasterFineGrained.py简介 命令行参考 父主题： 服务端工具

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  • 跑通iOS Demo

    跑通iOS Demo 本小节描述如何快速编译并运行客户端SDK的iOS Demo。 环境要求 在iOS Demo的编译运行过程中请满足如下环境要求。 表1 环境要求 环境和工具名称 版本要求 说明 操作系统 Mac OSX High Sierra 10.14.4及以上 Xcode对Mac系统要求，推荐版本10

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  • 推理精度测试

    例如llama3_8b 跑完mmlu要2~3小时。 在npu卡上，使用多卡进行推理时，需要预置变量 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:False 执行脚本如下： python run.py --models vllm_ppl

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    例如llama3_8b 跑完mmlu要2~3小时。 在npu卡上，使用多卡进行推理时，需要预置变量 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:False 执行脚本如下： python run.py --models vllm_ppl

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