在昇騰 ascend 910b ai 訓練卡上運行 qwen2.5 教程分為以下步驟：獲取必需的軟件和硬件：安裝昇騰 ai 軟件棧、配置 ascend 910b 訓練卡和 Ubuntu 18.04 操作系統。安裝昇騰 ai 軟件棧：按照安裝指南進行操作。獲取 qwen2.5 教程代碼：從 github 克隆代碼存儲庫。準備訓練數據：下載 imagenet 數據集并使用提供的腳本進行預處理。編譯 tensorflow 模型：構建 tensorflow 模型圖并使用昇騰 atc 工具將其編譯為 op 算符。訓練 tensorflow 模型：使用昇騰 ai 訓練框架創建訓練作業并啟動訓練過程。評估訓練好的模型：使用評估數據集評估模型并調整模型或訓練過程。部署訓練好的模型：將模型部署到昇騰 ai 推理卡并使用昇騰 ai 推理框架啟動推理作業。

1. 簡介：如何在昇騰 Ascend 910B 上運行 Qwen2.5 教程

昇騰 Ascend 910B AI 訓練卡是一款高性能計算設備，專門設計用于加速機器學習和深度學習訓練任務。Qwen2.5 教程是一個綜合指南，展示了如何在 Ascend 910B 上構建和訓練 TensorFlow 模型。本指南將逐步指導您完成教程，解決您在過程中可能遇到的潛在問題。

2. 步驟 1：獲取必需的軟件和硬件

您需要以下軟件和硬件來運行 Qwen2.5 教程：

• 昇騰 AI 軟件棧：包含用于編譯、訓練和部署 TensorFlow 模型的工具和庫。
• 昇騰 Ascend 910B AI 訓練卡：用于加速訓練過程的計算設備。
• Ubuntu 18.04 操作系統：一個兼容的 Linux 發行版。

3. 步驟 2：安裝昇騰 AI 軟件棧

1. 下載最新的昇騰 AI 軟件棧安裝包。
2. 按照安裝指南進行操作，將軟件棧安裝到您的系統。
3. 驗證安裝是否成功，方法是運行以下命令：

atc?--version

4. 步驟 3：獲取 Qwen2.5 教程代碼

1. 從 gitHub 克隆 Qwen2.5 教程代碼存儲庫。
2. 導航到克隆的存儲庫目錄。

5. 步驟 4：準備訓練數據

Qwen2.5 教程使用 ImageNet 數據集進行訓練。您需要下載并預處理數據集：

1. 下載 ImageNet 數據集。
2. 使用提供的腳本轉換數據，使其與 Ascend 910B 兼容。

6. 步驟 5：編譯 TensorFlow 模型

1. 使用轉換后的數據構建 TensorFlow 模型圖。
2. 使用昇騰 ATC 工具將 TensorFlow 模型圖編譯為一個OP算符。
3. 使用昇騰 ACLlib 加載編譯后的OP。

7. 步驟 6：訓練 TensorFlow 模型

1. 創建一個訓練作業，指定模型、訓練數據和訓練參數。
2. 使用昇騰 AI 訓練框架啟動訓練作業。
3. 監控訓練過程并根據需要進行調整。

8. 步驟 7：評估訓練好的模型

1. 使用評估數據集評估訓練好的模型。
2. 計算模型的精度、召回率和其他指標。
3. 根據評估結果調整模型或訓練過程。

9. 步驟 8：部署訓練好的模型

1. 將訓練好的模型部署到昇騰 AI 推理卡上。
2. 創建推理作業，指定模型和推理參數。
3. 使用昇騰 AI 推理框架啟動推理作業。