检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
设置知识库的本地路径。 工具扫描结果解读 AI CPU算子分析和处理 MA-Advisor工具分析结果的html文件中会有下述链接,提供AI CPU算子相关问题的修复指导和案例。 图17 AI CPU算子分析和处理 亲和API替换 MA-Advisor工具分析结果的html文件中
替换后,总体耗时226.131us。下发三个执行算子,均执行在AI CORE上。 图8 替换后耗时 ArgMin算子优化 ArgMin在CANN 6.3 RC2版本上算子下发到AICPU执行,在CANN 7.0RC1上下发到AI_CORE上边执行。出现此类情形建议升级CANN包版本。 在shape大小是
MA-Advisor和Ascend-Insigh工具使用指导 MA-Advisor:一款昇腾迁移性能问题自动诊断工具,支持对推理、训练等多种场景进行自动诊断。自动诊断工具可以有效减少人工分析profiling的耗时,降低性能调优的门槛,帮助客户快速识别性能瓶颈点并完成性能优化。推
atten_mask) # result shape (1, 128, 4096) 父主题: MA-Advisor自动诊断工具使用指导
kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化,必须在GPU环境 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
Internet Explorer 11 Windows 7 不承诺兼容。 Microsoft Edge L3 Windows 10 完全兼容。 <79 Windows 10 不承诺兼容。 Mozilla Firefox L3 Windows 10 完全兼容。 L3 CentOS 7+
nt的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化,必须在GPU环境 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
使用SSH工具连接Notebook,服务器的进程被清理了,GPU使用率显示还是100% 原因是代码运行卡死导致被进程清理,GPU显存没有释放;或者代码运行过程中内存溢出导致程序被清理,需要释放下显存,清理GPU,然后重新启动。为了避免进程结束引起的代码未保存,建议您每隔一段时间保存下代码输出至OBS桶或者容器
最优配置参数。 --baseline <baseline>:<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径,用户可自行修改,不填则使用工具自带基线配置,默认基线配置样例如下: --o <output_dir>: <可选>任务完成输出excel表格路径,默认为"./"当前所在路径。
/"当前所在路径 --baseline <baseline>:<可选>GP-Ant8机器精度基线Yaml文件路径,不填则使用工具自带基线配置,默认基线配置样例如下: 客户使用工具自带精度基线Yaml则需使用accuracy_cfgs.yaml文件中默认配置,权重使用表1 模型权重中指定的Hu
/"当前所在路径 --baseline <baseline>:<可选>GP-Ant8机器精度基线Yaml文件路径,不填则使用工具自带基线配置,默认基线配置样例如下: 客户使用工具自带精度基线Yaml则需使用accuracy_cfgs.yaml文件中默认配置,权重使用表1 模型权重中指定的Hu
Msprobe是MindStudio Training Tools工具链下精度调试部分的工具包,主要包括精度预检、溢出检测和精度比对等功能,目前适配PyTorch和MindSpore框架。这些子工具侧重不同的训练场景,可以定位模型训练中的精度问题。 精度预检工具旨在计算单个API在整网计算中和标杆场景下
ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包,提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具,能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随
VS Code ToolKit连接Notebook 本节介绍如何在本地使用ModelArts提供的VS Code插件工具VS Code ToolKit,协助用户完成SSH远程连接Notebook。 VS Code ToolKit功能介绍 前提条件 已下载并安装VS Code。详细操作请参考安装VS
最优配置参数。 --baseline <baseline>:<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径,用户可自行修改,不填则使用工具自带基线配置,默认基线配置样例如下: --o <output_dir>: <可选>任务完成输出excel表格路径,默认为"./"当前所在路径。
当通过“可选功能”未能成功安装时,请手动下载OpenSSH安装包,然后执行以下步骤: 下载zip包并解压放入“C:\Windows\System32”。 以管理员身份打开CMD,在“C:\Windows\System32\OpenSSH-xx”目录下,执行以下命令: powershell.exe -ExecutionPolicy
当通过“可选功能”未能成功安装时,请手动下载OpenSSH安装包,然后执行以下步骤: 下载zip包并解压放入“C:\Windows\System32”。 以管理员身份打开CMD,在“C:\Windows\System32\OpenSSH-xx”目录下,执行以下命令: powershell.exe -ExecutionPolicy
com/updates/v1_85 图1 VS Code的下载位置 VS Code版本要求: 建议用户使用VS Code 1.85.2版本进行远程连接。 VS Code安装指导如下: 图2 Windows系统下VS Code安装指导 Linux系统下,执行命令sudo dpkg -i code_1.85.2-1705561292_amd64
Msprobe梯度监控 梯度监控工具提供了将模型梯度数据导出的能力。使用梯度监控工具,可以实现对训练过程模型每一层梯度信息进行监控,目前支持两种能力: 将模型权重的梯度数据导出。这种功能可以将模型权重的梯度值以统计量的形式采集出来,用以分析问题,例如检测确定性问题,使用训练状态监控工具监控NPU训练过程中的确定性计算问题。