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\ prom/prometheus 这里使用的是Prometheus最基本的功能,如有更高级的诉求,可参考prometheus的官方文档。 步骤五:安装Grafana 运行社区最新发行的Grafana版本: docker run -d -p 3000:3000 grafana/grafana-oss
对于偶现且劣化现象出现的step数不固定的场景,则需要确保能采集到该不固定的step。 profiling数据采集请参考Ascend PyTorch Profiler接口采集。文档中包含torch_npu.profiler.profile、dynamic_profile等多种采集方式。任意torch_npu版本均支持torch_npu
集成在线服务API至生产环境中应用 针对已完成调测的API,可以将在线服务API集成至生产环境中应用。 前提条件 确保在线服务一直处于“运行中”状态,否则会导致生产环境应用不可用。 集成方式 ModelArts在线服务提供的API是一个标准的Restful API,可使用HTTP
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具,通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口,执行训练的同时采集性能数据,完成训练后直接输出可视化的性能数据文件,提升了性能分析效率。
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具,通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口,执行训练的同时采集性能数据,完成训练后直接输出可视化的性能数据文件,提升了性能分析效率。
CANN:cann_8.0.rc2 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。
643-c45ac6b CANN:cann_8.0.rc3 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。
yaml --epoch_size=1 --device_target="CPU" 图7 配置PyCharm解释器 根据README说明文档,配置Parameter参数device_target="CPU"表示CPU环境运行,device_target="Ascend"表示在Ascend环境运行。
350-cebb080 CANN:cann_8.0.rc3 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。
800-2a95df3 CANN:cann_8.0.rc3 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。
CANN:cann_8.0.rc2 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。
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643-c45ac6b CANN:cann_8.0.rc3 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。
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具,通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口,执行训练的同时采集性能数据,完成训练后直接输出可视化的性能数据文件,提升了性能分析效率。
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具,通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口,执行训练的同时采集性能数据,完成训练后直接输出可视化的性能数据文件,提升了性能分析效率。
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benchmark对接结果输出示例图 为了简化用户使用,ModelArts提供了Tailor工具便于用户进行Benchmark精度测试,具体使用方式参考Tailor指导文档。 父主题: GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
故障基础排查自行排查,如未解决请联系华为技术工程师协助解决。 操作流程 准备一台Linux环境,这里以ECS为例。 在ECS中构建镜像(本文档提供了Dockflie样例文件)。 将构建的镜像推到SWR。 注册SWR镜像到ModelArts。 创建Notebook并验证新镜像。 准备Docker机器并配置环境信息
健康检查命令(检查方式为“执行命令检查”时显示)、健康检查周期、延迟时间、超时时间、最大失败次数。 模型说明 显示创建模型时添加的模型说明文档信息。 系统运行架构 显示系统运行架构。 推理加速卡类型 显示推理加速卡类型。 表4 模型页签详情 参数 说明 模型精度 显示该模型的模型召回率、精准率、准确率和F1值。
"你好", "temperature":0, "max_tokens":20}”,单击“预测”即可看到预测结果。在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 图5 预测 Step5 推理服务高阶配置(可选) 如需开启以下高阶配置,请在•创建推理脚本文件run_vllm.sh章节创建的推理脚本run_vllm