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通过OBS导入模型时，如何编写打印日志代码才能在ModelArts日志查询界面看到日志 问题现象 用户通过OBS导入模型时，选择使用基础镜像，用户自己编写了部分推理代码实现自己的推理逻辑，出现故障后希望通过故障日志排查定位故障原因，但是通过logger打印日志无法在“在线服务”的日志中查看到部分内容。
页面右上角单击“导入”。 在“导入”对话框中，参考如下说明填写参数，然后单击“确定”。 “数据来源”：“本地上传” “上传数据存储路径”：数据存储的OBS路径。 “上传数据”：单击“文件上传”，上传本地的数据，单击“确定”。 图1 从本地上传数据 父主题： 导入数据到ModelArts数据集
创建AI应用 功能介绍 导入元模型创建AI应用。 执行代码、模型需先上传至OBS（训练作业生成的模型已默认存储到OBS）。 接口约束 使用模板导入模型与不使用模板导入这两类导入方式的Body参数要求不一样。以下Body参数说明中以模板参数表示适合使用模板导入模型时填写的参数，非模板
使用MobaXterm工具SSH连接Notebook后，经常断开或卡顿，如何解决？ 问题现象 MobaXterm成功连接到开发环境后，过一段时间会自动断开。 可能原因 配置MobaXterm工具时，没有勾选“SSH keepalive”或专业版MobaXterm工具的“Stop server
包出现冲突，导致运行出错 导入模型时，需同时将对应的推理代码及配置文件放置在模型文件夹下。使用Python编码过程中，推荐采用相对导入方式（Python import）导入自定义包。 如果ModelArts推理框架代码内部存在同名包，而又未采用相对导入，将会出现冲突，导致部署或预测失败。
使用MobaXterm工具SSH连接Notebook后，经常断开或卡顿，如何解决？ 问题现象 MobaXterm成功连接到开发环境后，过一段时间会自动断开。 可能原因 配置MobaXterm工具时，没有勾选“SSH keepalive”或专业版MobaXterm工具的“Stop server
使用SSH工具连接Notebook，服务器的进程被清理了，GPU使用率显示还是100% 原因是代码运行卡死导致被进程清理，GPU显存没有释放；或者代码运行过程中内存溢出导致程序被清理，需要释放下显存，清理GPU，然后重新启动。为了避免进程结束引起的代码未保存，建议您每隔一段时间保存下代码输出至OBS桶或者容器
/"当前所在路径 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器精度基线Yaml文件路径，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下： 客户使用工具自带精度基线Yaml则需使用accuracy_cfgs.yaml文件中默认配置，权重使用表1 模型权重中指定的Hu
最优配置参数。 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径，用户可自行修改，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下： --o <output_dir>： <可选>任务完成输出excel表格路径，默认为"./"当前所在路径。
服务部署失败，报错：No Module named XXX 原因分析 No Module named XXX，表示模型中没有导入对应依赖模块。 处理方法 依赖模块没有导入，需要您在模型推理代码中导入缺失依赖模块。 例如您的模型是Pytorch框架，部署为在线服务时出现告警：ModuleNotFoundError:
ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随
Schema信息表示表格的列名和对应类型，需要跟导入数据的列数保持一致。 若您的原始表格中已包含表头，需要开启“导入是否包含表头”开关，系统会导入文件的第一行（表头）作为列名，无需再手动修改Schema信息。 若您的原始表格中没有表头，需要关闭“导入是否包含表头”开关，从OBS选择数据后，
ModelArts CLI命令功能介绍 功能介绍 ModelArts CLI，即ModelArts命令行工具，是一个跨平台命令行工具，用于连接ModelArts服务并在ModelArts资源上执行管理命令。用户可以使用交互式命令行提示符或脚本通过终端执行命令。为了方便理解，下面将ModelArts
原因分析 使用OBS导入元模型，会用到服务侧的标准镜像，标准镜像里面没有CV2依赖的so的内容。所以ModelArts不支持从对象存储服务（OBS）导入CV2模型包。 处理方法 需要您把CV2包制作为自定义镜像，上传至容器镜像服务（SWR），选择从容器镜像中导入元模型，部署在线服务
推理精度测试 本章节介绍两个精度测评工具。如何使用opencompass工具开展语言模型的推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen；以及使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含
kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化，必须在GPU环境 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：per-group Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface
本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── asc
操作步骤如下： 注册镜像。登录ModelArts控制台，在左侧导航栏选择“镜像管理”，进入镜像管理页面。单击“注册镜像”，镜像源即为推送到SWR中的镜像。请将完整的SWR地址复制到这里即可，或单击可直接从SWR选择自有镜像进行注册，类型加上“GPU”，如图1所示。 图1 注册镜像 登录
本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── asc
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