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重置节点后无法正常使用? 问题现象 当ModelArts Lite的CCE集群在资源池上只有一个节点,且用户设置了volcano为默认调度器时,在ModelArts侧进行重置节点的操作后,节点无法正常使用,节点上的POD会调度失败。 原因分析 在ModelArts侧进行节点重置后
M子账号使用ModelArts时,如何根据需要开通的功能配置子账号相应权限。 权限列表 子账号的权限,由主用户来控制,主用户通过IAM的权限配置功能设置用户组的权限,从而控制用户组内的子账号的权限。此处的授权列表均按照ModelArts和其他服务的系统预置策略来举例。 表1 服务授权列表
使用SmoothQuant量化工具转换权重 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Noteboo
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准备好密钥对文件。 密钥对在用户第一次创建时,自动下载,之后使用相同的密钥时不会再有下载界面(用户一定要保存好),或者每次都使用新的密钥对。 Step1 安装SSH工具 下载并安装SSH远程连接工具,以PuTTY为例,下载链接。 Step2 使用puttygen将密钥对.pem文件转成.ppk文件
练和推理工作中的需求。 本文旨在帮助您了解Lite Server的基本使用流程,帮助您快速上手,使用流程包含以下步骤。 图1 使用流程 资源开通 由于Server为一台裸金属服务器,因此需要先购买资源后才能使用。 首先请联系客户经理确认Server资源方案,部分规格为受限规格,因此需要申请开通您所需的资源规格。
分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误: WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0
物理内存使用率 ma_container_memory_util 该指标用于统计测量对象已使用内存占申请物理内存总量的百分比。 百分比(Percent) 0~100% 连续2个周期原始值 > 95% 建议 排查是否符合业务资源使用预期,如果业务无问题,无需处理。 物理内存使用量 m
在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中使用Git插件可以克隆GitHub开源代码仓库,快速查看及编辑内容,并提交修改后的内容。 前提条件 Notebook处于运行中状态。 打开JupyterLab的git插件 在Notebook列表中,选择一个实例,单
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel
数据准备使用流程 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,能够支撑开发者从数据到模型的全流程开发过程,包含数据处理、算法开发、模型训练、模型部署等操作。并且提供AI Gallery功能,能够在市场内与其他开发者分享数据、算法、模型等。为了能帮用户快速准备大量高质量的数
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16
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--prefill-server-list:仅在gen模式有效,可选输入,后续入参表示若干个vllm全量实例,使用空格隔开,每个vllm实例的数字表示使用的昇腾卡device_id,使用多个昇腾卡时,device_id之间使用英文逗号`,`分隔开。当存在该输入时,会生成对应全量实例个数的local_ranktable_xx_yy
一个可调用的API。 将模型部署为批量推理服务 批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。 图2 不同类型的推理作业使用场景 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
Lite Server高危操作一览表 ModelArts Lite Server在日常操作与维护过程中涉及的高危操作,需要严格按照操作指导进行,否则可能会影响业务的正常运行。 高危操作风险等级说明: 高:对于可能直接导致业务失败、数据丢失、系统不能维护、系统资源耗尽的高危操作。
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化,量化方法为per-group。
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16