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需和服务启动时配置的--num-speculative-tokens一致。默认为-1。当该值大于等于0时,会基于该值计算投机推理的接受率指标。 脚本运行完成后,测试结果保存在benchmark_parallel.csv中,示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果(示意图)
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图20 创建“dropdown”类型的表单 图21 删除表单 资源监控 在使用过程中,如果想了解资源使用情况,可在右侧区域选择“Resource Monitor”,展示“CPU使用率”和“内存使用率”。 图22 资源监控 父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
on)、内存(memory)和数据加载(dataloader)五个维度,根据训练作业卡数、训练实际性能问题有不同的呈现,并非所有训练任务都有上述五个维度的分析。 图10 html报告总览-性能分析五维度 computation 计算维度通常包含如下几类问题: 降频:对应html中的'AI
训练输出设置 断点续训练建议和训练容错检查(即自动重启)功能同时使用。在创建训练作业页面,开启“自动重启”开关。训练环境预检测失败、或者训练容器硬件检测故障、或者训练作业失败时会自动重新下发并运行训练作业。 PyTorch版reload ckpt PyTorch模型保存有两种方式。
原因是集群没有安装ICAgent。新建特权池时默认会安装ICAgent,可能由于用户自行卸载ICAgent,导致资源池数据显示异常。 处理方法 登录“应用运维管理”控制台,在“配置管理 > Agent管理”中,选择未安装ICAgent的集群,并单击“安装ICAgent”。 图1 安装ICAgent
弹性云服务器ECS ECS FullAccess 容器镜像服务SWR SWR Admin 弹性文件服务SFS SFS Turbo FullAccess 应用运维管理服务AOM AOM FullAccess 密钥管理服务KMS KMS CMKFullAccess AI开发平台ModelArts ModelArts
迁移环境准备 迁移环境准备有以下两种方式: 表1 方式说明 序号 名称 说明 方式一 ModelArts Notebook 该环境为在线调试环境,主要面向演示、体验和快速原型调试场景。 优点:可快速、低成本地搭建环境,使用标准化容器镜像,官方Notebook示例可直接运行。 缺点:由于是
或者也可以从“数据准备 >数据标注”页面进入,单击“创建标注作业”进入创建标注作业页面。 在弹出的“创建标注作业”页面中,填写相关参数,然后单击“确定”,完成任务创建。 “名称”:设置此任务的名称。 “标注场景”:选择标注作业的任务类型。 “标签集”:展示当前数据集已有的标签及标签属性。
规范化模块中的优化主要包括自动运算符inline、自动循环融合和公共子表达式优化等。 自动调度: 自动调度模块基于polyhedral技术,主要包括自动向量化、自动切分、thread/block映射、依赖分析和数据搬移等。 后端优化: 后端优化模块的优化主要包括TensorCo
成本管理 成本构成 ModelArts提供AI工具链、AI算力,成本由AI算力的资源成本和运维成本构成。 成本分配 ModelArts支持企业项目管理,可以由企业项目服务来管理同一账号下不同项目的成本。 成本分析 通过华为云费用账单来分析账号下的成本支出情况。 成本优化 长期使用
ModelArts Notebook 该环境为在线调试环境,主要面向演示、体验和快速原型调试场景。 环境开通指导请参考Notebook环境创建。 ModelArts Lite DevServer 该环境为裸机开发环境,主要面向深度定制化开发场景。 环境开通指导请参考DevServe
数据集版本不合格 出现此问题时,表示数据集版本发布成功,但是不满足自动学习训练作业要求,因此出现数据集版本不合格的错误提示。 标注信息不满足训练要求 针对不同类型的自动学习项目,训练作业对数据集的要求如下。 图像分类:用于训练的图片,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的图片数不少于5张。
ascend_version 昇腾版本号,仅用于生成输出结果的文件名,可以自定义字符串,不影响运行 use_pd_separate 分离部署相关的SLO指标统计开关 根据不同场景,需要调整以上参数,其中request_rate变化较大,刚开始测试时可以只设置单个值,且request_num设置
RA、QLoRA,本文档主要支持全参数(Full)和LoRA。 LoRA(Low-Rank Adaptation): 这种策略主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时,通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 全参训练(Full):这种策略主要对整个模型进行微调。这意味
训练阶段下有不同的训练策略,分为全参数训练、部分参数训练、LoRA、QLoRA,本文档主要支持全参数(Full)和LoRA、LoRA+。 LoRA(Low-Rank Adaptation): 这种策略主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时,通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。
配置训练专属资源池与SFS弹性文件系统的对等链接,需要资源池打通VPC,使得资源池与SFS弹性文件系统所配置的VPC相同。配置完成后,在创建训练作业时,就可以看到SFS的配置选项。 打通VPC步骤请参考打通VPC。 父主题: Standard专属资源池
(可选)本地服务器安装ModelArts SDK 介绍如何在本地安装ModelArts SDK。 (可选)Session鉴权 Session模块的主要作用是实现与公有云资源的鉴权,并初始化ModelArts SDK Client、OBS Client。 OBS管理概述 ModelArts
接经VPC对等连接发送到实例处理,访问速度更快。 由于请求不经过推理平台,所以会丢失以下功能: 认证鉴权 流量按配置分发 负载均衡 告警、监控和统计 图1 VPC直连的高速访问通道示意图 约束限制 调用API访问在线服务时,对预测请求体大小和预测时间有限制: 请求体的大小不超过12MB,超过后请求会被拦截。