检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
D不匹配的情况。 如果上述方法还出现了错误，可以去notebook里面调试打印CUDA_VISIBLE_DEVICES变量，或者用以下代码测试，查看结果是否返回的是True。 import torch torch.cuda.is_available() 建议与总结 在创建训练作业
置、上传对象、获取对象、删除对象、获取对象ACL等对象基本操作权限。 配置IAM权限 配置ModelArts委托权限 配置SWR组织权限 测试用户权限 父主题： 基本配置
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
configs结构决定。 部署在线服务Predictor需要线上服务端根据AI引擎创建容器，较耗时；本地Predictor部署较快，最长耗时10s，可用以测试模型，不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为：“XGBoost”、“Scikit_Learn”
待在线推理服务状态变为“运行中”时，便可进行推理预测。 在在线推理服务列表页面，选择服务“状态”为“运行中”的服务。 单击操作列的“推理测试”，在测试页面根据任务类型以及页面提示完成对应的测试。 调用API 待推理服务的状态变为“运行中”时，可单击操作列的“调用”，复制对应的接口代码，在本地环境或云端的开发环境中进行接口。
查看日志、错误等，并进行代码、环境变量的修正。 预置脚本测试整体流程 一般使用run.sh封装训练外的文件复制工作（数据、代码：OBS-->容器，输出结果：容器-->OBS），run.sh的构建方法参考run.sh脚本测试ModelArts训练整体流程。 如果预置脚本调用结果不符
多介绍请参考Msprobe工具溢出检测和精度比对介绍。 API精度预检是通过提取模型中所有的API前反向信息，通过工具构造相应的API单元测试，将NPU输出与标杆比对，从而检测出精度有差异的API。更多介绍请参考Msprobe工具离线预检和在线预检介绍。 父主题： PyTorch迁移精度调优
图像的质量。研究表明，具有较高GFLOPs的DiT模型在图像生成任务中表现更好，尤其是在ImageNet 512×512和256×256的测试中，DiT-XL/2模型实现了2.27的FID值。 下文以Dit模型为例，介绍如何在昇腾设备上如何进行模型迁移，精度及性能调优。 环境准备
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。 per-tensor+per-head静态量化场景
部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应
部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。 per-tensor+per-head静态量化场景
moondream2 moondream2:/home/ma-user/ #复制moondream2目录到容器中 Step5 准备测试数据 需要用户自己准备测试图片。 将测试图片存放在宿主机/home/temp/data目录下，修改目录权限后，复制到容器中。 chmod -R 777 data
标注属性请见表4。 usage String 用途，可选值为TRAIN、EVAL、TEST、INFERENCE。指明该对象用于训练、评估、测试、推理，如果没有给出该字段，则使用者自行决定如何使用该对象。 inference_loc String 当此Manifest文件由推理服务
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。 父主题： 推理模型量化
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。 父主题： 推理模型量化
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。 父主题： 推理模型量化
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。 父主题： 推理模型量化
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。 父主题： 推理模型量化
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。 父主题： 推理模型量化
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
