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多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
配置多分支节点数据 功能介绍 仅用于存在多分支执行的场景，在编写构建工作流节点时，节点的数据输入来源暂不确定，可能是多个依赖节点中任意一个节点的输出。只有当依赖节点全部执行完成后，才会根据实际执行情况自动获取有效输出作为输入。 使用案例 from modelarts import
在Workflow中指定仅运行部分节点 Workflow通过支持预置场景的方式来实现部分运行的能力，在开发工作流时按照场景的不同对DAG进行划分，之后在运行态可选择任意场景单独运行。具体代码示例如下所示： workflow =wf.Workflow( name="image_cls"
在ModelArts Standard使用run.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：
eload ckpt的代码，使能读取前一次训练保存的预训练模型。 ModelArts Standard中如何实现断点续训练 在ModelArts Standard训练中实现断点续训练或增量训练，建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时，设置训练“输出”参数为“train_ur
创建节点、数据集标注节点、数据集导入节点、数据集版本发布节点、作业类型节点、模型注册节点以及服务部署节点。 控制单节点的执行 通过参数配置实现 from modelarts import workflow as wf condition_equal = wf.steps.Con
7-ubuntu_18.04-x86_64，并且优化的超参类型为float类型，ModelArts支持用户使用超参搜索功能。 在0代码修改的基础下，实现算法模型的超参搜索。需要完成以下步骤： 准备工作 创建算法 创建训练作业 查看超参搜索作业详情 准备工作 数据已完成准备：已在ModelA
2在forward计算阶段的第一个input存在偏差。 追溯代码实现是下图中noise变量使用torch.rand_like ()作noise变量的初始化 (下图第730行)。由于torch.rand_like()该函数会根据输入的input构造同样size、dtype、devic
如何安装第三方包，安装报错的处理方法 问题现象 ModelArts如何安装自定义库函数，例如“apex”。 ModelArts训练环境安装第三方包时出现如下报错： xxx.whl is not a supported wheel on this platform 原因分析 由于安装的文件名格式不支持，导致出现“xxx
或者输出至OBS服务指定路径，输入和输出数据需要配置3个地方： 训练代码中需解析输入路径参数和输出路径参数。ModelArts推荐以下方式实现参数解析。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 import argparse # 创建解析 parser = argparse
Profiling数据采集 在train.py的main()函数Step迭代处添加配置，添加位置如下图所示： 此处需要注意的是prof.step()需要加到dataloder迭代循环的内部以保证采集单个Step迭代的Profiling数据。 更多信息，请参见Ascend PyTorch
self._filter在基类中未定义，需要各个子类针对目标数据集格式进行实现 所有handler依据实际数据集实现self._filter方法，处理原始数据集中的单一sample，其余方法复用基类的实现。 GeneralPretrainHandler解析 GeneralPret
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