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推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动
语言模型推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时,会出现下图中的问题。 图2 volcano资源争抢 解决方法: 通过打印所有Pod的信息,并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod,通过delete的方式删除,但随后会自动重新启动。
volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时,会出现下图中的问题。 图2 volcano资源争抢 解决方法: 通过打印所有Pod的信息,并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod,通过delete的方式删除,但随后会自动重新启动。
误。 图1 mc2融合算子错误 解决方法 修改代码文件:AscendFactory/scripts_modellink/{model_name}/3_training.sh文件,去除以下mc2融合算子--mc2 父主题: 常见错误原因和解决方法
volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时,会出现以下图中的问题。 图2 volcano资源争抢 解决方法: 通过打印所有Pod的信息,并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod,通过delete的方式删除,但随后会自动重新启动。
有的图片存在旋转角度等属性,不同的浏览器的处理策略不同,对浏览器的兼容性如表1和表2所示。 L代表last,L3-产品版本上线时最新的3个稳定浏览器版本。 如果您当前使用的浏览器版本过低,将在一定程度上影响页面的显示效果,系统会提示您尽快对浏览器进行升级。 如果您当前使用的浏览器不支持访问管理
度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。具体参考链接为工作负载状态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时,会出现下图中的问题。 解决方法:
Workflow中所有出现占位符相关的配置对象时,均需要设置默认值,或者直接使用固定的数据对象 方法的执行依赖于Workflow对象的名称:当该名称的工作流不存在时,则创建新工作流并创建新执行;当该名称的工作流已存在时,则更新存在的工作流并基于新的工作流结构创建新的执行 workflow.release_and_run()
nput的列表 outputs 服务部署节点的输出列表 是 ServiceOutput或者ServiceOutput的列表 title title信息,主要用于前端的名称展示 否 str description 服务部署节点的描述信息 否 str policy 节点执行的policy
度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。具体参考链接为工作负载状态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时,会出现下图中的问题。 解决方法:
度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。具体参考链接为工作负载状态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时,会出现下图中的问题。 解决方法:
创建Workflow模型注册节点 功能介绍 通过对ModelArts模型管理的能力进行封装,实现将训练后的结果注册到模型管理中,便于后续服务部署、更新等步骤的执行。主要应用场景如下: 注册ModelArts训练作业中训练完成的模型。 注册自定义镜像中的模型。 属性总览 您可以使用ModelStep来构建
数据类型:系统会根据您的数据集,匹配到相应的数据类型。例如本案例使用的数据集,系统匹配为“图片”类型。 数据集输出位置:用来存放输出的数据标注的相关信息,或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录,且此目录不能与输入位置一致,也不能为输入位置的子目录。 数据集
LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种适用于大模型的轻量化微调技术方法。原理是通过在模型层中引入低秩矩阵,将大模型的权重降维处理,来实现高效的模型适配。相比于传统的微调方法,LoRA不仅能大幅减少所需的训练参数,还降低了显存和计算成本,加快了模型微调速度。对于VLL
发布完成后可前往gallery查看相应的资产信息,资产权限默认为private,可在资产的console页面自行修改。 进入AI Gallery。 单击“我的Gallery>我的资产>Workflow”,进入我的Workflow页面。 在“我的发布”页签中查看发布到AI Gallery的工作流。 图1 发布的Workflow
编排Workflow Workflow的编排主要在于每个节点的定义,您可以参考创建Workflow节点章节,按照自己的场景需求选择相应的代码示例模板进行修改。编排过程主要分为以下几个步骤。 梳理场景,了解预置Step的功能,确定最终的DAG结构。 单节点功能,如训练、推理等在ModelArts相应服务中调试通过。
在Workflow列表页,您可以通过搜索框,根据工作流的属性类型快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏选择“开发空间>Workflow”,进入Workflow总览页面。 在工作流列表上方的搜索框中,根据您需要的属性类型,例如名称、状态、当前节点、
进入某条运行中的工作流,单击右上角的“停止”按钮,出现停止Workflow询问弹窗,单击确定。 只有处于“运行中”状态的工作流,才会出现“停止”按钮。 停止Workflow后,关联的训练作业和在线服务也会停止。 复制Workflow 某条工作流,目前只能存在一个正在运行的实例,如果用