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处理方法 “nvidia-smi”是一个NVIDIA GPU监视器命令行工具,用于查看GPU的使用情况和性能指标,可以帮助用户进行GPU优化和故障排除。 但是建议在业务软件或训练算法中,避免频繁使用“nvidia-smi”命令功能获取相关信息,存在锁死的风险。出现D+进程后可以尝试如下方法:
train_instance_type='local', train_instance_count=1, script_interpreter="/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1
CPU GPU Ascend 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 total_count Integer 训练作业资源规格总数。 flavors Array of FlavorResponse objects 训练作业资源规格列表。
respond...") predict_str = pre_data.toPandas().to_json(orient='records') predict_result = json.loads(predict_str) return predict_result
分组条件键对应值。 表3 get_job_list返回参数说明 参数 参数类型 描述 total Integer 查询到当前用户名下的所有作业总数。 count Integer 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的作业总数。 limit Integer 查询作业的限制量。最小为1,最大为50。
connect网关上 APIG:该APP注册在共享API网关上 DEDICATE_APIG:该APP注册在专享API网关上 bounded_api_count Integer APP绑定API数量。 created_at Long APP创建时间。 project_id String 项目ID。
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如果节点个数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果节点个数设置大于1,表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。 推理速度与模型复杂度强相关,您可以尝试优化模型提高预测速度。 ModelArts中提供了模型版本管理的功能,方便溯源和模型反复调优。 图1 部署在线服务 父主题: 在线服务
预先准备需要编译下载的依赖包,减少依赖包下载和编译的时间。可通过线下wheel包方式安装运行环境依赖。线下wheel包安装,需确保wheel包与模型文件放在同一目录。 优化模型代码,提高构建模型镜像的编译效率。 父主题: AI应用管理
最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上,不能一次性将所有数据都采集全,因此,在数据标注阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源,反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策
提升数据读取的效率:如果读取一个batch数据的时间要长于GPU/NPU计算一个batch的时间,就有可能出现GPU/NPU利用率上下浮动的情况。建议优化数据读取和数据增强的性能,例如将数据读取并行化,或者使用NVIDIA Data Loading Library(DALI)等工具提高数据增强的速度。
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调用失败时的错误信息。调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码,具体请参见错误码。调用成功时无此字段。 config_total_count Integer 查询到的训练作业参数的总数。 configs Array of ConfigResponse objects configs参数属性列表。
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0 self.count = 0 def update(self, val, n=1): self.val = val self.sum += val * n self.count += n self
DeepSpeed是NVIDIA开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型和分布式训练进行了优化,可以显著提高训练速度和效率。DeepSpeed提供了各种技术和优化策略,包括分布式梯度下降、模型并行化、梯度累积和动态精度缩放等。它还支持优化大模型的内存使用和计算资源分配。 GPT2 GPT2(Generative