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PyTorch:2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意:CPU架构必
PyTorch:2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意:CPU架构必
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sample_name String 根据样本名称搜索(含后缀名)。 sample_time String 样本加入到数据集时,会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引,此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下: month:搜索往前30天至今天内添加的样本 day:搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本
GPU大规模集群的一体化工具,提供多种能力,包括主动健康监控、诊断、系统验证、策略、电源和时钟管理、配置管理和审计等。 前提条件 裸金属服务器需要安装driver、cuda、fabric-manager软件包。 1、安装Docker 使用Docker官方脚本安装最新版Docker:
可见的GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中,0为服务器的GPU编号,可以为0,1,2,3等,表明对程序可见的GPU编号。如果未进行添加配置则该编号对应的GPU不可用。 父主题: GPU相关问题
Turbo文件系统。同一区域不同可用区之间文件系统与云服务器互通,因此保证SFS Turbo与Server服务器在同一区域即可。 当创建文件系统后,您需要使用弹性裸金属服务器来挂载该文件系统,具体步骤请参考挂载NFS协议类型文件系统到云服务器(Linux)。 为避免已挂载文件系统的云服务器重启后,挂载信息丢失,
r的模型转换方式下,暂时只能把lora合并到unet主模型内,在每次加载模型前lora特性就被固定了(无法做到pytorch每次推理都可以动态配置的能力)。 目前临时的静态方案可参考sd-scripts, 使用其中的“networks/merge_lora.py”把lora模型合
进行适当的访问控制,以确保只有授权用户可以访问管理在线服务等相关资源。 监控和报告任何异常活动,并及时采取措施。 推理部署安全责任 提供商 底层ecs相关的系统补丁修复 k8s的版本更新和漏洞修复 虚拟机OS的版本生命周期维护 ModelArts推理平台自身的安全合规性 容器应用服务加固 模型运行环境的版本更新和漏洞定期修复
环境准备 开通裸金属服务器资源(请见DevServer资源开通),并在裸金属服务器上搭建迁移环境请见裸金属服务器环境配置指导。 启动华为云预置镜像环境,本案例使用的贵阳一的镜像环境。 #shell docker run --privileged --name chatglm-test
不会被保存的目录:容器启动时动态连接到宿主机的挂载目录或数据卷,这些内容不会被保存在镜像中。可以通过df -h命令查看挂载的动态目录,非“/”路径下的不会保存。 例如:持久化存储的部分“home/ma-user/work”目录的内容不会保存在最终产生的容器镜像中、动态挂载在“/data”下的目录不会被保存。
创建新的虚拟环境并保存到SFS目录 克隆原有的虚拟环境到SFS盘 重新启动镜像激活SFS盘中的虚拟环境 保存并共享虚拟环境 前提条件 创建一个Notebook,“资源类型”选择“专属资源池”,“存储配置”选择“SFS弹性文件服务器”,打开terminal。 创建新的虚拟环境并保存到SFS目录
本文主要介绍如何配置华为云BMS+CES联合提供的裸金属服务器的指标监控方案,可帮助您查看CPU相关监控指标、CPU负载类相关监控指标、内存相关监控指标、磁盘相关监控指标、磁盘I/O类、文件系统类、网卡类、软RAID相关监控指标和进程相关监控指标。 裸金属服务器监控介绍 监控概述请参考BMS官方文档
Standard创建AI应用。 当用户使用自定义引擎时,默认开启动态加载,模型包与镜像分离,在服务部署时动态将模型加载到服务负载。 配置健康检查 大模型场景下导入的AI应用,要求配置健康检查,避免在部署时服务显示已启动但实际不可用。 图3 采用自定义引擎,开启动态加载并配置健康检查示例图 部署在线服务 部署服务时,需满足以下参数配置:
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。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能bench
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。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能bench
sh”。其中,启动脚本的完整代码请参见代码示例。 (可选)启用ranktable动态路由 如果训练作业需要使用ranktable动态路由算法进行网络加速,则可以联系技术支持开启集群的cabinet调度权限。同时,训练作业要满足如下要求才能正常实现ranktable动态路由加速。 训练使用的Python版本是3.7或3
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。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能bench
ery页面,左侧菜单栏选择“我的资源 > 云服务器”,单击专属资源池页签进入云服务详情页面,可以查看节点状态为运行中。 单击“前往集群控制台”跳转至CCE集群的总览页面,可以查看集群详情。 在节点页签,单击选择“前往控制台”跳转到云服务器控制台,支持查看节点的云服务基本信息或进行远程登录等操作。