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解决方法:用户可以删除一个SWR组织,或者直接指定一个已存在的SWR组织(修改变量image_organization的值)。 报错信息:standard_init_linux.go:224: exec user process caused "exet format error" 原因分析:可能由于训练规格错误导致训练作业卡死。
动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_t
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动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_t
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作业,则需要在您的训练代码中添加评估代码,才可以在训练作业结束后查看相应的评估诊断建议。 只支持验证集的数据格式为图片。 目前,仅如下常用框架的训练脚本支持添加评估代码。 TF-1.13.1-python3.6 TF-2.1.0-python3.6 PyTorch-1.4.0-python3
如:“obs://bucket/file.yaml”。 autosearch_framework_path String 自动化搜索作业的框架代码目录,需要提供一个OBS路径。如:“obs://bucket/files/”。 command String 自定义镜像训练作业的自定
动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm
1, 2] (可选) opencompass也支持通过本地权重来进行ppl精度测试。本质上使用transformers进行推理,因为没有框架的优化,执行时间最长。另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。
动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm
由于在线运行需消耗资源,确保账户未欠费。 已获取预测文件的本地路径,可使用绝对路径(如Windows格式"D:/test.png",Linux格式"/opt/data/test.png")或相对路径(如"./test.png")。 开启支持APP认证功能 在部署为在线服务时,您
1, 2] (可选) opencompass也支持通过本地权重来进行ppl精度测试。本质上使用transformers进行推理,因为没有框架的优化,执行时间最长。另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。
自动化搜索作业的yaml配置路径,需要提供一个OBS路径。 autosearch_framework_path String 自动化搜索作业的框架代码目录,需要提供一个OBS路径。 command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。可填code_dir。 parameters
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自动化搜索作业的yaml配置路径,需要提供一个OBS路径。 autosearch_framework_path String 自动化搜索作业的框架代码目录,需要提供一个OBS路径。 command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。可填code_dir。 parameters
通信计算并行时抢占通信带宽:对应html中的'BandWidth Contention Analysis'。在LLM类模型训练过程中,对于megatron类框架可以配置overlap相关参数使能计算和通信互相掩盖,进而提升训练性能。但部分场景中计算抢占通信带宽反而会导致性能劣化。 小包分析:对应html中的'Packet
兆字节(Megabytes) NA NA NA NPU整体利用率 ma_container_npu_general_util 昇腾系列AI处理器NPU整体利用率(驱动版本24.1.RC2及其以后支持) 百分比(Percent) 0~100% NA NA NA AI处理器 AI处理器错误码 ma_cont
训练作业”进入训练作业页面,单击“创建训练作业”。 填写创建训练作业相关信息。 “创建方式”:选择“自定义算法”。 “启动方式”:选择“预置框架”,下拉框中选择PyTorch,pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64。 “
训练作业”进入训练作业页面,单击“创建训练作业”。 填写创建训练作业相关信息。 “创建方式”:选择“自定义算法”。 “启动方式”:选择“预置框架”,下拉框中选择PyTorch,pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64。 “