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基于vLLM(v0.6.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾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。
基于vLLM(v0.6.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾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。
基于vLLM(v0.6.3)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾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。
基于vLLM(v0.5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾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。
会造成小任务被“饿死”,需要用户注意。 饿死指的是前面的任务被一个大的任务堵着(例如是64卡),需要等空闲64卡这个任务才能运行,64卡的任务后面跟着1卡的。即使现在空出来30卡,这个1卡的任务也排不上。 如果是公共资源池,一般是由于其他用户占用资源导致。有以下方法可以尝试: 如
Notebook中安装依赖包报错ERROR: HTTP error 404 while getting xxx 问题现象 在Notebook中安装依赖包时报错,报错截图如下: 原因分析 pypi源没有这个包或源不可用。 解决方案 使用别的源下载。 pip install -i 源地址
使用python3.6-torch1.4版本镜像环境安装MMCV报错 问题现象 日志报错中存在AssertionError: MMCV==1.2.5 is used but incompatible. Please install mmcv>=1.3.1, <=1.5.0。 原因分析
pem文件生成)。 单击“Open”。如果首次登录,PuTTY会显示安全警告对话框,询问是否接受服务器的安全证书。单击“Accept”将证书保存到本地注册表中。 图6 询问是否接受服务器的安全证书 成功连接到云上Notebook实例。 图7 连接到云上Notebook实例 父主题: 使用Notebook进行AI开发调试
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架构必须选择鲲鹏计算,镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS Step2 安装Docker 检查docker是否安装。 docker
在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net
如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine
在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net
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在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net
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架构必须选择鲲鹏计算,镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS Step2 安装Docker 检查docker是否安装。 docker
to(device="cuda:7")",将张量搬到了7号GPU卡上,超过了实际可用的ID号。 如果cuda相关运算设置的卡ID号在所选规格范围内,但是依旧出现了上述报错。可能是该资源节点中存在GPU卡损坏的情况,导致实际能检测到的卡少于所选规格。 处理方法 建议直接根据系统分卡情况下传进去的CUDA_VISI
在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。
agent_install.sh 安装成功的标志如下: 图1 安装成功提示 在CES界面查看具体的监控项,加速卡类的监控项必须在主机安装加速卡驱动后才会有相关指标。 图2 监控界面 至此,监控插件已经安装完成,相关指标的采集可以在UI界面直接查看或者根据指标值配置相关告警。 父主题: 监控Lite
安装步骤,您可针对需要安装的软件查看对应的内容: 安装NVIDIA驱动 安装CUDA驱动 安装Docker 安装nvidia-fabricmanager 以下提供常见的配置场景,您可查看相关文档方便您快速配置: GP Vnt1裸金属服务器EulerOS 2.9安装NVIDIA 515+CUDA