如何在昇腾Ascend 910B上运行Qwen2.5教程

在昇腾 ascend 910b ai 训练卡上运行 qwen2.5 教程分为以下步骤：获取必需的软件和硬件：安装昇腾 ai 软件栈、配置 ascend 910b 训练卡和 Ubuntu 18.04 操作系统。安装昇腾 ai 软件栈：按照安装指南进行操作。获取 qwen2.5 教程代码：从 github 克隆代码存储库。准备训练数据：下载 imagenet 数据集并使用提供的脚本进行预处理。编译 tensorflow 模型：构建 tensorflow 模型图并使用昇腾 atc 工具将其编译为 op 算符。训练 tensorflow 模型：使用昇腾 ai 训练框架创建训练作业并启动训练过程。评估训练好的模型：使用评估数据集评估模型并调整模型或训练过程。部署训练好的模型：将模型部署到昇腾 ai 推理卡并使用昇腾 ai 推理框架启动推理作业。

1. 简介：如何在昇腾 Ascend 910B 上运行 Qwen2.5 教程

昇腾 Ascend 910B AI 训练卡是一款高性能计算设备，专门设计用于加速机器学习和深度学习训练任务。Qwen2.5 教程是一个综合指南，展示了如何在 Ascend 910B 上构建和训练 TensorFlow 模型。本指南将逐步指导您完成教程，解决您在过程中可能遇到的潜在问题。

2. 步骤 1：获取必需的软件和硬件

您需要以下软件和硬件来运行 Qwen2.5 教程：

• 昇腾 AI 软件栈：包含用于编译、训练和部署 TensorFlow 模型的工具和库。
• 昇腾 Ascend 910B AI 训练卡：用于加速训练过程的计算设备。
• Ubuntu 18.04 操作系统：一个兼容的 Linux 发行版。

3. 步骤 2：安装昇腾 AI 软件栈

1. 下载最新的昇腾 AI 软件栈安装包。
2. 按照安装指南进行操作，将软件栈安装到您的系统。
3. 验证安装是否成功，方法是运行以下命令：

atc --version

4. 步骤 3：获取 Qwen2.5 教程代码

1. 从 gitHub 克隆 Qwen2.5 教程代码存储库。
2. 导航到克隆的存储库目录。

5. 步骤 4：准备训练数据

Qwen2.5 教程使用 ImageNet 数据集进行训练。您需要下载并预处理数据集：

1. 下载 ImageNet 数据集。
2. 使用提供的脚本转换数据，使其与 Ascend 910B 兼容。

6. 步骤 5：编译 TensorFlow 模型

1. 使用转换后的数据构建 TensorFlow 模型图。
2. 使用昇腾 ATC 工具将 TensorFlow 模型图编译为一个OP算符。
3. 使用昇腾 ACLlib 加载编译后的OP。

7. 步骤 6：训练 TensorFlow 模型

1. 创建一个训练作业，指定模型、训练数据和训练参数。
2. 使用昇腾 AI 训练框架启动训练作业。
3. 监控训练过程并根据需要进行调整。

8. 步骤 7：评估训练好的模型

1. 使用评估数据集评估训练好的模型。
2. 计算模型的精度、召回率和其他指标。
3. 根据评估结果调整模型或训练过程。

9. 步骤 8：部署训练好的模型

1. 将训练好的模型部署到昇腾 AI 推理卡上。
2. 创建推理作业，指定模型和推理参数。
3. 使用昇腾 AI 推理框架启动推理作业。