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Lite Server GPU A系列裸金属服务器如何进行RoCE性能带宽测试? GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法? 如何将Ubuntu20.04内核版本从低版本升级至5.4.0-144-generic? 如何禁止Ubuntu 20.04内核自动升级?
长训Loss比对结果 在单卡环境下,执行一个Epoch训练任务,GPU和NPU训练叠加效果如下: 上图中的红色曲线为GPU Loss折线图,蓝色曲线为NPU训练Loss折线图。在整网训练单个Epoch情况下,Loss总体的绝对偏差大约为0.08181。 父主题: 精度对齐
base块:基础配置块 ModelName块:该模型所需配置的参数,如qwen2.5-7b块 样例截图如下: 开始训练测试,具体步骤参考训练性能测试或训练精度测试,根据实际情况决定。 父主题: 训练benchmark工具
volcano job形式下发lite池集群。训练测试用例使用NLP的bert模型,详细代码和指导可参考Bert。 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。 docker pull swr
ark工具对MindSpore Lite云侧推理模型进行基准测试。它不仅可以对MindSpore Lite云侧推理模型前向推理执行耗时进行定量分析(性能),还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析(精度)。 精度测试 benchmark工具用于精度验证,主要工作原理是:固定模型
卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度,不代表最佳性能。 以llama2-13b为例,NPU
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查询到资源池。如果需要创建专属资源池,建议等待5min后再创建,且不要使用已创建过的专属资源池名称来命名新建的专属资源池。如果做UI自动化测试,建议用例用随机串替代。 父主题: Standard专属资源池
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