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Job>Stop”,或者直接在网页端单击终止。 图30 终止训练作业 步骤5:清除相应资源 为避免产生不必要的费用,在完成试用后,建议您删除相关资源,如在线服务、训练作业及其OBS目录。 停止Notebook:在“Notebook”页面,单击对应实例操作列的“停止”。 在PyCharm菜单栏中,选择“ModelArts
工具介绍及准备工作 本章节主要介绍针对LLaMAFactory开发的测试工具benchmark,支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置,用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。
//docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成分布式训练任务 场景描述 本案例介绍如何在Snt9B上进行分布式训练任务,其中Cluster资源池已经默认安装volcano调度器,训练任务默认使用volcano job形式下发lite池集群。训练测试用例使用NLP的bert模型,详细代码和指导可参考Bert。
精度校验 转换模型后执行推理前,可以使用benchmark工具对MindSpore Lite云侧推理模型进行基准测试。它不仅可以对MindSpore Lite云侧推理模型前向推理执行耗时进行定量分析(性能),还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析(精度)。 精度测试 benc
//docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 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
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 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
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 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
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Tenant Administrator 可选 CES云监控 授予子用户使用CES云监控服务的权限。通过CES云监控可以查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况,并设置监控告警。 CES FullAccess 可选 SMN消息服务 授予子用户使用SMN消息服务的
创建失败的专属资源池删除后,控制台为什么还能看到? 在控制台页面操作删除专属资源池后,后端服务需要进行资源实例释放。在资源实例释放过程中,用户依然可以查询到资源池。如果需要创建专属资源池,建议等待5min后再创建,且不要使用已创建过的专属资源池名称来命名新建的专属资源池。如果做UI自动化测试,建议用例用随机串替代。
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 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
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GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决? 问题现象 GP Ant8支持RoCE网卡, Ubuntu20.04场景,在进行nccl-tests时,总线带宽理论峰值可达90GB/s,但实际测试下来的结果只有35GB/s。 原因分析 “nv_peer_mem”是一个Linu
日志提示“root: XXX valid number is 0” 问题现象 日志提示“root: XXX valid number is 0”,表示训练集/验证集/测试集的有效样本量为0,例如: INFO: root: Train valid number is 0. INFO: