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Board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、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。Ten
MoXing进阶用法的样例代码 如果您已经熟悉了常用操作,同时熟悉MoXing Framework API文档以及常用的Python编码,您可以参考本章节使用MoXing Framework的一些进阶用法。 读取完毕后将文件关闭 当读取OBS文件时,实际调用的是HTTP连接读去网
表示会生成量化模型权重。不需要生成量化模型权重时,不体现此参数 --generate-scale:体现此参数表示会生成量化系数,生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数,则不需此参数,直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。
运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供:
表示会生成量化模型权重。不需要生成量化模型权重时,不体现此参数 --generate-scale:体现此参数表示会生成量化系数,生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数,则不需此参数,直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。
运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供:
表示会生成量化模型权重。不需要生成量化模型权重时,不体现此参数 --generate-scale:体现此参数表示会生成量化系数,生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数,则不需此参数,直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。
单模型性能调优AOE 使用AOE工具可以在模型转换阶段对于模型运行和后端编译过程进行执行调优,注意AOE只适合静态shape的模型调优。在AOE调优时,容易受当前缓存的一些影响,建议分两次进行操作,以达到较好的优化效果(第一次执行生成AOE的知识库,在第二次使用时可以复用)。在该
/mnist") 推理代码 在模型代码推理文件customize_service.py中,需要添加一个子类,该子类继承对应模型类型的父类,各模型类型的父类名称和导入语句如请参考表1。 import logging import threading import numpy as np import
运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供:
查看当前GPU裸金属服务器的安全组的入方向规则的配置,发现仅开通了TCP协议的22端口。 ping命令是一种基于ICMP协议(Internet Control Message Protocol)的网络诊断工具,利用ICMP协议向目标主机发送数据包并接收返回的数据包来判断网络连接质量。当安全组的入方向
训练作业的简要描述。 Algorithm Source 训练算法来源,分为“常用框架”和“自定义镜像”两种,二者选一项即可。 常用框架指使用ModelArts训练管理中支持的常用AI引擎,当前支持的引擎列表请参见训练管理支持的常用框架。 如果您使用的AI引擎为支持列表之外的,建议使用自定义镜像的方式创建训练作业。
存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值)。 表3 请求Body参数
原理是:固定模型的输入,通过benchmark工具进行推理,并将推理得到的输出与标杆数据进行相似度度量(余弦相似度和平均相对误差),得到模型转换后的精度偏差信息。使用benchmark进行精度比对的基本流程如下: 将模型输入保存二进制文件。 # 数据读取,预处理 image =
sh脚本实现OBS和训练容器间的数据传输 自定义容器在ModelArts上训练和本地训练的区别如下图: 图1 本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下: 建议使用O
pip介绍及常用命令 pip常用命令如下: pip --help#获取帮助 pip install SomePackage==XXXX #指定版本安装 pip install SomePackage #最新版本安装 pip uninstall SomePackage #卸载软件版本
原因分析 出现该问题的可能原因如下: 用户的自定义镜像中无ascend_check工具,导致启动预检失败。 用户的自定义镜像中的ascend相关工具不可用,导致预检失败。 处理方法 通过给训练作业加环境变量“MA_DETECT_TRAIN_INJECT_CODE”并将对应的值设置成0,就
必须采用state_dict的保存方式,支持异地部署 torch.save(model.state_dict(), "pytorch_mnist/mnist_mlp.pt") 推理代码 在模型代码推理文件customize_service.py中,需要添加一个子类,该子类继承对应模型类型的父类,各模
过高,PyCharm toolkit未适配2023.2之后版本的PyCharm工具。请下载2019.2-2023.2之间(包含2019.2和2023.2)版本的PyCharm专业版工具。 在弹出的对话框中,选择您使用的ModelArts所在区域、填写AK、SK(获取方式参考链接),然后单击“OK”完成登录。
低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:per-group Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。