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大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点,质量才是,总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征,还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解,这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。
启动镜像以后需要手工把需要的文件复制进去。建议数据、代码和中间数据都放到"/cache"目录,防止正式运行时磁盘占满。建议linux服务器申请的时候,有足够大的内存(8G以上)以及足够大的硬盘(100G以上)。 docker和linux的文件交互命令如下: docker cp data/
任在于保障其所提供的IaaS、PaaS和SaaS各类各项云服务自身的安全,涵盖华为云数据中心的物理环境设施和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。这不仅包括华为云基础设施和各项云服务技术的安全功能和性能本身,也包括运维运营安全,以及更广义的安全合规遵从。 租户:负责云服务内部的安全,安全地使用云。
MA_STUDIO TENSOR_BOARD WEB_IDE extensions Map<String,String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表,允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。
failed, error message: %s 请根据错误信息定位和处理问题。 正常 删除应用实例 xxx 成功。 Delete service instance %s success - 异常 删除应用实例 xxx 失败,错误信息 xxx Failed to delete service
保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.2
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由于Diffusers社区的“single model file policy”设计原则,不同的pipeline是不同路径在独立演进的。请先确保应用输出符合预期后,再进入到MindSpore Lite模型转换的过程,否则迁移昇腾后还是会遇到同样的问题。 AOE的自动性能调优使用上完全没有效果怎么办?
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类模型给出的调优建议较多,LLM类建议稍少,但是总体都有性能提升,实测大约可提升10%~30%的性能,并且已经在多个迁移性能调优项目中实际应用。 父主题: PyTorch迁移性能调优
进行进一步诊断与定位,进而发挥NPU的能力。 性能调优可以先将重点放在NPU不亲和的问题处理上,确保一些已知的性能问题和优化方法得到较好的应用。通用的训练任务调优、参数调优可以通过可观测数据来进行分析与优化,一般来说分段对比GPU的运行性能会有比较好的参考。算子级的调优某些情况下
log('Iter #%d: %.1f img/sec per %s' % (x, img_sec, device)) img_secs.append(img_sec) # Results img_sec_mean = np.mean(img_secs) img_sec_conf
详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。 图1 创建SFS Turbo 其中,文件系统类型推荐选用500MB/s/TiB或1000MB/s/TiB,应用于AI大模型场景中。存储容量推荐使用 6.0~10.8TB ,以存储更多模型文件。 图2 SFS类型和容量选择 创建ECS服务器 弹性云服务器(Elastic
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MA_STUDIO TENSOR_BOARD WEB_IDE extensions Map<String,String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表,允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。
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POST http://${docker_ip}:8080/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "${container_model_path}", "messages":
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 准备一台具有Docker功能的机器,如果没有,建议申请一台弹性云服务器并购买弹性公网IP,并在准备好的机器上安装必要的软件。 ModelArts提供了ubuntu系统的脚本,方便安装docker。
able Diffusion WebUI的迁移不包含在本文中,具体原因详见Stable Diffusion WebUI如何适配。 AI推理应用运行在昇腾设备上一般有两种方式: 方式1:通过Ascend PyTorch,后端执行推理,又称在线推理。 方式2:通过模型静态转换后,执行推理,又称离线推理。