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静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压,无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下,运行静态benchmark验证。
静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压,无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下,运行静态benchmark验证。
数据会保存,其余目录下内容会被清理。例如:用户在开发环境中的其他目录下安装的外部依赖包等,在Notebook停止后会被清理。您可以通过保存镜像的方式保留开发环境设置,具体操作请参考保存Notebook实例。 Notebook实例将停止计费,但如有EVS盘挂载,存储部分仍会继续计费。
LLM大语言模型训练推理 在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911) 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911) 主流开源大模型基于Lite
I的输入输出提示用户进行重点关注。使用步骤如下: 通过pip安装Msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe 获取NPU和标杆的dump数据。 PyTorch训练脚本插入dump接口方式如下: from msprobe.pytorch
由于主流的Snt9系列Ascend加速卡都跑在ARM CPU规格的机器上,因此上层docker镜像也都是ARM镜像。相对于GPU场景的镜像中安装了与GPU驱动适配的CUDA(由英伟达推出的统一计算架构)计算库,Ascend-Powered-Engine引擎的镜像中安装了与Ascend驱动适配的CANN(华为针对AI场景推出的异构计算架构)计算库。
属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.907-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试,因此需要创建Notebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务
在训练进程结束后,该日志会生成到训练容器中。其中,使用MindSpore预置框架训练的device日志会自动上传到OBS,使用其他预置框架和自定义镜像训练的device日志如果需要自动上传到OBS,则需要在代码中配置ASCEND_PROCESS_LOG_PATH,具体请参考如下示例。 #
选择Containerd。 图1 购买Lite专属池 k8s Cluster资源配置 若已完成集群资源购买和开通,则需要对网络、存储、容器镜像等内容进行配置。请参考k8s Cluster环境配置详细流程。 kubectl访问集群配置 本步骤需要在节点机器,对kubectl进行集群访问配置。
当训练数据保存在Notebook中,则将其打包成zip文件并上传到指定的obs_path中。 向ModelArts训练服务提交自定义镜像训练作业,使用的镜像为当前Notebook的镜像,这样保证了远程训练作业和在Notebook中的训练作业使用的运行环境一致。 训练任务得到的输出上传到4指定的ob
Lite Server GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决 GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决 GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决? GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed
择Containerd。 图1 购买Lite专属池 k8s Cluster资源配置 如果已完成集群资源购买和开通,则需要对网络、存储、容器镜像等内容进行配置。请参考k8s Cluster环境配置详细流程。 kubectl访问集群配置 本步骤需要在节点机器,对kubectl进行集群访问配置。
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Failed 未满足前提条件,服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大,服务器无法处理,因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求,服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理,则会包含一个Retry-After的响应信息。
属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.908-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试,因此需要创建Notebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务
04内核自动升级? 哪里可以了解Atlas800训练服务器硬件相关内容 使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项? GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA?
Lite Server资源管理 查看Lite Server服务器详情 启动或停止Lite Server服务器 同步Lite Server服务器状态 切换Lite Server服务器操作系统 监控Lite Server资源 NPU日志收集上传 释放Lite Server资源
根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务(OBS)中选择”,元模型选择转换后模型的存储路径,AI引擎选择“Custom”,引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图2 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建,待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。
_path中。 准备训练输出,与单机训练作业调试4相同。 查看训练支持的AI框架,与单机训练作业调试5相同。 保存当前Notebook为新镜像,与单机训练作业调试9相同。 Estimator初始化。 from modelarts.estimatorV2 import Estimator
属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.909-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试,因此需要创建Notebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务