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PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等，可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下： 在启动训练脚本基础：步骤三 启动训练脚本
PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等，可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下： 在启动训练脚本基础：步骤三：启动训练脚本
PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等，可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下： 在启动训练脚本基础上Step3 启动训练脚本
cpu cpu object cpu规格信息。 gpu gpu object gpu规格信息。 npu npu object Ascend规格信息。 memory memory object 内存信息。 disk disk object 磁盘信息。 表46 cpu 参数 参数类型 描述
local/share/jupyter/kernels/sfs-new-env”为举例，请以用户实际的安装路径为准。 图1 安装路径回显 刷新JupyterLab页面，可以看到新的kernel。 重启Notebook后kernel需要重新注册。 克隆原有的虚拟环境到SFS盘 # shell conda create
场景二：已有本地镜像满足代码依赖的要求，但是不满足ModelArts训练平台约束，需要适配。 具体案例参考已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型。 场景三： 当前无可使用的镜像，需要从0制作镜像（既需要安装代码依赖，又需要制作出的镜像满足MAModelArts平台约束）。具体案例参考： 从0制作自定
打通VPC”。 图1 打通VPC 在打通VPC弹框中，打开“打通VPC”开关，在下拉框中选择可用的VPC和子网。 需要打通的对端网络不能和当前网段重叠。 图2 打通VPC参数选择 如果没有VPC可选，可以单击右侧的“创建虚拟私有云”，跳转到网络控制台，申请创建虚拟私有云。 如果没
yaml配置文件； -P表示鉴权文件中的某一组鉴权信息，默认是DEFAULT； -D表示是否开启debug模式（默认关闭），当开启debug模式后，命令的报错堆栈信息将会打印出来，否则只会打印报错信息； -h表示显示命令的帮助提示信息。 命令说明 表1 ma-cli支持的命令 命令
PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等，可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下： 在启动训练脚本基础：步骤三 启动训练脚本
csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets
csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets
本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 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 DevServer。 镜像适配的Cann版本是cann_8
要在ToolKit也同步删除掉本地的配置信息，单击“Edit Training Configuration”，找到作业名称，单击右上角的减号并确认删除。 图2 删除配置信息 在弹出的确认对话框中，确认信息无误后，单击“是”删除对应配置信息。删除后您可以创建新的训练作业配置并提交训练作业。
&& \ pip install ipykernel==6.7.0 --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple && \
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。 通常为了获取更好的推理性能，推荐使用方式2的离线推理。下文将以Diffusers img2img onnx pipeline为示例来讲解如何进行离线推
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型
book开发环境中，调试和运行代码。本地IDE方式不影响用户的编码习惯，并且可以方便快捷地使用云上的Notebook开发环境。 本地IDE当前支持VS Code、PyCharm、SSH工具。PyCharm和VS Code还分别有专门的插件PyCharm Toolkit、VS Code
服务管理 通过patch操作对服务进行更新 查询服务监控信息 查询服务列表 部署服务 查询支持的服务部署规格 查询服务详情 更新服务配置 删除服务 更新模型服务的单个属性 查询专属资源池列表 查询服务事件日志 启动停止边缘节点服务实例 查询服务更新日志 添加资源标签 删除资源标签
local_worker_num：当前节点进程个数，即当前节点使用的卡数。 master_addr：msrun组网调度进程所在节点的IP地址，单机场景无需配置。 master_port：msrun组网调度进程的端口。 node_rank：当前节点的编号。 log_dir：msrun组网和各个进程的日志输出地址。
# 工具代码目录 ├── accuracy.py #精度测试脚本 ├── common_utils.py #获取训练日志工具 ├── performance.py #性能测试脚本 ├── trainer.py #训练启动脚本
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