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--dataset-path:数据集路径,推荐使用:https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val.jsonl.zst。 --scale-output:量化系数保存路径。
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modal 评测静态性能脚本 |--- utils.py ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本
modal 评测静态性能脚本 |--- utils.py ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本
--dataset-path:数据集路径,推荐使用:https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val.jsonl.zst。 --scale-output:量化系数保存路径。
/model.mindir", mslite.ModelType.MINDIR, context) # 输入数据到Device侧,针对于多输入场景可以通过list来指定输入。
响应参数 状态码:200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 quotas Array of WorkspaceQuotasResponse objects 工作空间配额数据。
表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 grants 否 Array of grants objects 训练作业使用的数据集。不可与data_url或dataset_id/dataset_version_id同时使用。
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创建普通OBS桶 创建并行文件系统 购买数据加密服务DEW 在使用Notebook进行代码调试时,如果要开启“SSH远程开发”功能,需要选择已有密钥对。密钥对可免费创建,您可通过管理控制台创建密钥对,操作指导请参考如何创建密钥对?
- ZeRO-0 数据分布到不同的NPU - ZeRO-1 Optimizer States分布到不同的NPU - ZeRO-2 Optimizer States、Gradient分布到不同的NPU - ZeRO-3 Optimizer States、Gradient、Model
--dtype:模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16,bfloat16表示BF16。 如果不指定,则根据输入数据自动匹配数据类型。使用不同的dtype会影响模型精度。
垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。
--dtype:模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16,bfloat16表示BF16。如果不指定,则根据输入数据自动匹配数据类型。使用不同的dtype会影响模型精度。
# shell pip install mindstudio-probe 获取NPU和标杆的dump数据。
--dtype:模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16,bfloat16表示BF16。如果不指定,则根据输入数据自动匹配数据类型。使用不同的dtype会影响模型精度。
右侧“配置信息”区域会显示计算规格的详细数据,AI Gallery会基于资产和资源情况分析该任务是否支持设置“商品数量”,用户可以基于业务需要选择任务所需的资源卡数。 在“运行时长控制”选择是否指定运行时长。
例如,在创建训练作业时选择打通了网络的专属资源池,训练作业创建成功后,支持在训练时访问SFS中的数据。 专属资源池支持自定义物理节点运行环境相关的能力,例如GPU/Ascend驱动的自助升级,而公共资源池暂不支持。 专属资源池有什么能力?
可用区 一个可用区(AZ)是一个或多个物理数据中心的集合,有独立的风火水电,AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连,以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。
# shell pip install mindstudio-probe 获取NPU和GPU的dump数据。