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具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要
具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要
不同）。 WebSocket客户端和服务端双向传输数据 连接建立后，WebSocket使用TCP完成全双工通信。WebSocket的客户端可以往服务端发送数据，客户端有不同的实现，同一种语言也存在不同的lib包的实现，这里不考虑实现的不同种类。 客户端发送的内容在协议的角度不限定
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创建Notebook实例，可以根据您指定的实例规格，不同AI引擎镜像，存储等相关参数，为您创建一个Notebook，您可以通过网页和SSH客户端访问Notebook实例。 该接口为异步操作，创建Notebook实例的状态请通过查询Notebook实例详情接口获取。 接口约束 暂无约束
具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要
服务预测失败 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态，向服务发起推理请求，预测失败。 原因分析及处理方法 服务预测需要经过客户端、外部网络、APIG、Dispatch、模型服务多个环节。每个环节出现都会导致服务预测失败。 图1 推理服务流程图 出现APIG.XXXX
APPcode认证是一种简易的API调用认证方式，通过在HTTP请求头中添加参数X-Apig-AppCode来实现身份认证，无需复杂的签名过程，适合于客户端环境安全可控的场景，如内网系统之间的API调用。在ModelArts中，支持在部署在线服务时开启AppCode认证（部署模型为在线服务中的
标注结果存储在哪里？ ModelArts管理控制台，提供了数据可视化能力，您可以在控制台中查看详细数据以及标注信息。如需了解标注结果的存储路径，请参见如下说明。 背景说明 针对ModelArts中的数据集，在创建数据集时，需指定“数据集输入位置”和“数据集输出位置”。两个参数填写的均是OBS路径。
训练管理（旧版） 训练作业 训练作业参数配置 可视化作业 资源和引擎规格接口 作业状态参考 父主题： 历史API
ght工具进行数据可视化并人工分析瓶颈点。详细信息，请参见MA-Advisor自动诊断工具使用指导。 Ascend-Insight：对于高阶的调优用户，可以使用可视化profiling数据查看数据详情并分析可优化点。昇腾提供了Ascend-Insight可视化工具，相比于chro
0241112192643-c45ac6b cann_8.0.rc3 Step1 检查环境 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
本案例介绍如何在Snt9B环境中利用Deployment机制部署在线推理服务。首先创建一个Pod以承载服务，随后登录至该Pod容器内部署在线服务，并最终通过新建一个终端作为客户端来访问并测试该在线服务的功能。 图1 任务示意图 操作步骤 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1，已经把测试数据和代码打进镜像中。
服务器在完成请求时发生冲突。 返回该状态码，表明客户端尝试创建的资源已经存在，或者由于冲突请求的更新操作不能被完成。 410 Gone 客户端请求的资源已经不存在。 返回该状态码，表明请求的资源已被永久删除。 411 Length Required 服务器无法处理客户端发送的不带Content-Length的请求信息。
AI模型等。 用户的个人信息包括： 用户注册时提供的昵称、头像、邮箱。 用户参加实践时提供的姓名、手机号、邮箱。 用户伙伴注册时提供的企业信息。 用户发布资产时提供的联系人姓名、手机号、邮箱。 资产管理 对于用户发布在AI Gallery中的资产，AI Gallery会做统一的保存管理。
suppressed"。 原因分析 根据SFS客户端日志分析出现问题的时间点发现，SFS盘连接的客户端个数较多，在问题的时间点并发读取数据，I/O超高；当前SFS服务端的机制是：当SFS盘的性能到上限时，就会IO排队。IO排队造成处理时间超过 1 分钟时，客户端内核会打印"rpc_check_timeout:939
otebook中的文件上传至OBS，或者下载OBS中的文件至Notebook中。 图1 Notebook中上传下载OBS文件 使用OBS客户端上传文件的操作指导：上传文件 方法一：在Notebook中通过Moxing上传下载OBS文件 MoXing是ModelArts自研的分布式
性能预期：QPS 20/s - 业务访问方式 推理业务访问：“客户端 -> 云服务” 或 “云客户端 -> 云服务”。 推理业务时延要求，客户端到云服务端到端可接受时延。 例如：当前是“客户端 -> 云服务”模式，客户端请求应答可接受的最长时延为2秒。 - 模型参数规模，是否涉及分布式推理
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utils.data.DataLoader(dataset2, **test_kwargs) # 初始化神经网络模型并复制模型到计算设备上 model = Net().to(device) # 定义训练优化器和学习率策略，用于梯度下降计算 optimizer
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