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d 8卡。 购买并开通资源 如果使用Cluster资源,请先阅读Lite Cluster资源开通,熟悉集群资源开通流程,再开始操作购买k8s Cluster资源。 购买专属资源池注意事项 使用场景需要选择ModelArts Lite。 CCE集群已完成创建。 节点数量可自定义选择使用多少节点。
d 8卡。 购买并开通资源 如果使用Cluster资源,请先阅读Lite Cluster资源开通,熟悉集群资源开通流程,再开始操作购买k8s Cluster资源。 购买专属资源池注意事项 使用场景需要选择ModelArts Lite。 CCE集群已完成创建。 节点数量可自定义选择使用多少节点。
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard,用户需要购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表1。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
x.x.zip并解压,无需重复执行。 执行如下命令进入容器。 kubectl exec -it {pod_name} bash ${pod_name}:pod名,例如图1${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。 进入benchmark_tools目录下,切换conda环境并安装依赖。
containerd 默认命名空间是 k8s.io。所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io,否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取: 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io images pull
40606 2. 上传镜像至镜像仓库。 nerdctl --namespace k8s.io push <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 示例: nerdctl --namespace k8s.io push swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud
containerd 默认命名空间是 k8s.io。所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io,否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取: 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io images pull
Cluster资源池节点故障如何定位 故障说明和处理建议 图1 Lite池故障处理流程 对于ModelArts Lite资源池,每个节点会以DaemonSet方式部署node-agent组件,该组件会检测节点状态,并将检测结果写到K8S NodeCondtition中。同时,节点
监控Lite Server资源 使用CES监控Lite Server资源 使用DCGM监控Lite Server资源 父主题: Lite Server资源管理
--backend:服务类型,支持tgi、vllm、mindspore、openai等。上面命令中使用vllm举例。 --host ${docker_ip}:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:推理服务端口8080。 --tokenizer:tokeniz
参数说明 --backend:服务类型,支持tgi、vllm、mindspore、openai等后端。本文档使用的推理接口是openai。 --host:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --tokenizer:tok
(可选)配置镜像预热 Lite Cluster资源池支持镜像预热功能,镜像预热可实现将镜像提前在资源池节点上拉取好,在推理及大规模分布式训练时有效缩短镜像拉取时间。本文将介绍如何配置镜像预热功能。 操作步骤 在ModelArts控制台左侧导航栏中找到“资源管理 > AI专属资源池
参数说明 --backend:服务类型,支持tgi、vllm、mindspore、openai等后端。本文档使用的推理接口是openai。 --host:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --tokenizer:toke
Cluster资源池如何进行NCCl Test? ModelArts提供AI诊断功能,用户可以通过NCCl Test,测试节点GPU状态,并且测试多个节点间的通信速度。 操作步骤 单击资源池名称,进入资源池详情。 单击左侧“AI组件管理 > AI诊断”。 单击“诊断”,选择“日志上传路径”和NCCL
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 ECS中构建新镜像(可选) 父主题: 准备工作
技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.905版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc2。 确保容器可以访问公网。
containerd 默认命名空间是 k8s.io。所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io,否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取: 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io images pull
Lite Server资源使用 LLM/AIGC/数字人基于Server适配NPU的训练推理指导 GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导
钥方式登录裸金属服务器。 拉取pytorch镜像,可以选择常用的镜像源进行下载。 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:21.10-py3 启动容器。 docker run -d -t --network=host --gpus all --privileged
本方案目前仅适用于部分企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.910版本,请参考软件配套版本获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。 资源规格推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Lite k8s Cluster和昇腾Snt9B资源。 本文档中的CCE集群版本选择v1