检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
post(url, data=body) print(response.content) 由于高速通道特性会缺失负载均衡的能力,因此在多实例时需要自主制定负载均衡策略。 父主题: Standard推理部署
post(url, data=body) print(response.content) 由于高速通道特性会缺失负载均衡的能力,因此在多实例时需要自主制定负载均衡策略。 父主题: 访问在线服务支持的访问通道
创建单机多卡的分布式训练(DataParallel):介绍单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 创建多机多卡的分布式训练(DistributedDataParallel):介绍多机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+GPU):提供了
【下线公告】华为云ModelArts MindStudio/ML Studio/ModelBox镜像下线公告 华为云ModelArts服务MindStudio,ML Studio,ModelBox镜像将在2024年6月30日00:00(北京时间)正式退市。 下线范围 下线Region:华为云全部Region
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:固定模型的输入,通过benchmark工具进行推理,并将推理得到的输出与标杆数据进行相似度度量(余弦相似度和平均相对误差),得到模型转
逐个替换模型,检测有问题的模型 该方式主要是通过模型替换,先定位出具体哪个模型引入的误差,进一步诊断具体的模型中哪个算子或者操作导致效果问题,模型替换原理如下图所示。通过设置开关选项(是否使用onnx模型),控制模型推理时,模型使用的是onnx模型或是mindir的模型。 图1 精度诊断流程
上,提供了即开即用的云上集成开发环境,包含迁移所需要的算力资源和工具链,以及具体的Notebook代码运行示例和最佳实践,并对于实际的操作原理和迁移流程进行说明,包含迁移后的精度和性能验证、调试方法说明。 核心概念 推理业务昇腾迁移整体流程及工具链 图1 推理业务昇腾迁移整体路径
工作负载Pod异常 Pod状态为Pending 当Pod状态为“Pending”,事件中出现“实例调度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。具体参考链接为工作负载状态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name}
工作负载Pod异常 Pod状态为Pending 当Pod状态为“Pending”,事件中出现“实例调度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。具体参考链接为工作负载状态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name}
大模型加载启动的时间一般大于普通的模型创建的服务,请配置合理的“部署超时时间”,避免尚未启动完成被认为超时而导致部署失败。 添加环境变量 部署服务时,增加如下环境变量,会将负载均衡的请求亲和策略配置为集群亲和,避免未就绪的服务实例影响预测成功率。 MODELARTS_SERVICE_TRAFFIC_POLICY: cluster
工作负载Pod异常 Pod状态为Pending 当Pod状态为“Pending”,事件中出现“实例调度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。具体参考链接为工作负载状态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name}
ModelArts Edge 为客户提供了统一边缘部署和管理能力,支持统一纳管异构边缘设备,提供AI应用部署、Al应用和节点管理、资源池与负载均衡、应用商用保障等能力,帮助客户快速构建高性价比的边云协同AI解决方案。 适用于边缘部署场景。 ModelArts Edge是白名单功能,如果有试用需求,请提工单申请。
启动探针,则默认状态为成功Success。 就绪探针:用于检测应用实例是否已经准备好接收流量。如果就绪探针失败,即实例未准备好,会从服务负载均衡的池中剔除该实例,不会将流量路由到该实例,直到探测成功。 存活探针:用于检测应用实例内应用程序的健康状态。如果存活探针失败,即应用程序不健康,将会自动重启实例。
启动探针,则默认状态为成功Success。 就绪探针:用于检测应用实例是否已经准备好接收流量。如果就绪探针失败,即实例未准备好,会从服务负载均衡的池中剔除该实例,不会将流量路由到该实例,直到探测成功。 存活探针:用于检测应用实例内应用程序的健康状态。如果存活探针失败,即应用程序不健康,将会自动重启实例。
启动探针,则默认状态为成功Success。 就绪探针:用于检测应用实例是否已经准备好接收流量。如果就绪探针失败,即实例未准备好,会从服务负载均衡的池中剔除该实例,不会将流量路由到该实例,直到探测成功。 存活探针:用于检测应用实例内应用程序的健康状态。如果存活探针失败,即应用程序不健康,将会自动重启实例。
附录:工作负载Pod异常问题和解决方法 Pod状态为Pending 当Pod状态长时间为“Pending”,事件中出现“实例调度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。 图1 pod状态pending 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe
每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。 希望提升训练效率,同时减少与对象存储OBS的交互。可通过如下方式进行调整优化。 优化原理 对于ModelArts提供的GPU资源池,每个训练节点会挂载500GB的NVMe类型SSD提供给用户免费使用。此SSD挂载到“/cach
附录:工作负载Pod异常问题和解决方法 Pod状态为Pending 当Pod状态长时间为“Pending”,事件中出现“实例调度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。 图1 pod状态pending 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe
附录:工作负载Pod异常问题和解决方法 Pod状态为Pending 当Pod状态长时间为“Pending”,事件中出现“实例调度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。 图1 pod状态pending 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe
另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码