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能否提供实际模型、网络验证的代码和数据等信息 提供实际模型、网络验证的代码和数据。 提供与业务类型类似的开源模型,例如GPT3 10B/13B。 提供测试模型以及对应的Demo代码路径(开源或共享)。 可以提前的完成POC评估,例如框架、算子支持度,以及可能的一些性能指标。 - 如果是AIGC场景的业务例如Stable
3-cudnn8-ubuntu18.04:v1 . 调试镜像 建议把调试过程中的修改点通过Dockerfile固化到容器构建正式流程,并重新测试。 确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题,那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入
、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明: 高性能计算:主要是高速率、高IOPS的需求,用于作为高性能存储,比如工业设计、能源勘探这些。 容量 PB级别 EB级别 TB级别
BASE_IMAGE=${base_image} . 注意:nerdctl build会去镜像仓库拉取镜像,不会直接使用本地镜像。构建前可以使用nerdctl pull命令拉取测试镜像,查看是否能拉取成功。 <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:pytorch_2_1_ascend:20240606。 ${base_image}为基础镜像地址。
能否提供实际模型、网络验证的代码和数据等信息 提供实际模型、网络验证的代码和数据。 提供与业务类型类似的开源模型,例如GPT3 10B/13B。 提供测试模型以及对应的Demo代码路径(开源或共享)。 可以提前的完成POC评估,例如框架、算子支持度,以及可能的一些性能指标。 - 如果是AIGC场景的业务例如Stable
推理时,同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下,其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an
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准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
计算节点规格:华北-北京四可支持限时免费的规格,但每个用户仅允许创建一个基于此免费规格的实例。 按需计费规格,使用完之后请及时停止Workflow,避免产生不必要的费用。 测试推理服务:工作流运行完成后,在服务部署节点右侧单击“实例详情”跳转至推理服务详情页。或者在ModelArts管理控制台,选择“部署上线>在
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es_seconds 该指标用于统计测试对象的入方向网络流速。 字节/秒(Bytes/Second) ≥0 NA NA NA 上行Bps ma_node_network_transmit_rate_bytes_seconds 该指标用于统计测试对象的出方向网络流速。 字节/秒(Bytes/Second)
基于数据链接下载数据并解压,放置在指定目录下,训练集和测试集的大小分别为(50000,3,32,32)和(10000,3,32,32)。 考虑到下载cifar10数据集较慢,基于torch生成类似cifar10的随机数据集,训练集和测试集的大小分别为(5000,3,32,32)和(10