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改为步骤6中下载的onnx_models地址“/home_host/work/runwayml/onnx_models”。执行推理脚本进行测试,这里使用的推理硬件是CPU,由于CPU执行较慢,验证待迁移的代码可能需要大约15分钟左右才能完成: cd modelarts-ascen
Gallery为零基础开发者,提供无代码开发工具,快速推理、部署AI应用;为具备基础代码能力的开发者,AI Gallery将复杂的模型、数据及算法策略深度融合,构建了一个高效协同的模型体验环境,让开发者仅需几行代码即可调用任何模型,大幅度降低了模型开发门槛。 充足澎湃算力,最佳实践算力推荐方案,提升实践效率和成本
部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应
"model_usage": 1, "model_precision": "75.55%(top1), 92.6%(top5)", "model_size": 102503801, "model_train_dataset":
规格限制 表1 规格说明 资源类型 规格 说明 计算资源 所有按需计费、包年/包月、套餐包中的计算资源规格,包括CPU、GPU和NPU 购买的所有类型的计算资源均不支持跨Region使用。 计算资源 套餐包 套餐包仅用于公共资源池,不能用于专属资源池。 配额限制 查看每个配额项目支持的默
CUDA和CUDNN Vnt1机型软件版本建议:gpu driver version : 440.95.01 gpu driver version : 440.95.01(GPU驱动在宿主机中安装,镜像中无需安装) cuda runtime version : 10.2(PyTorch自带,无需关心)
MoXing是ModelArts自研的组件,是一种轻型的分布式框架,构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Framework模块是一个基础
analysis中对应维度的各项分析及其优先级。 红色为高优先级,黄色为中等优先级,绿色为低优先级。参考html进行分析调优时,请按照优先级从高到低依次进行并测试调优后性能,快速解决重点问题。 图1 html报告总览-三大模块 当前advisor的performance problem analysis中包含如下分析项。
parameters such as temperature, top_p, top_k etc. 在generation_config.json中没有将do_sample的值设置为true,与配置的temperature、top_p、top_k等采样参数矛盾。 将“generation_config
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nerdctl pull拉取测试镜像是否能拉取成功。 <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。
memoryUsed, gpu.memoryUtil*100, gpu.memoryTotal)) 注:用户在使用pytorch/tensorflow等深度学习框架时也可以使用框架自带的api进行查询。 父主题: 更多功能咨询
实例时创建并保存的密钥对文件。 单击将连接重命名,可以自定义一个便于识别的名字,单击OK。 配置完成后,单击Test Connection测试连通性。 选择Yes,显示Successfully connected表示网络可以连通,单击OK。 在最下方再单击OK保存配置。 图2 配置SSH
Lite Cluster使用前必读 Lite Cluster使用流程 Lite Cluster高危操作一览表 不同机型的对应的软件配套版本
内置属性:图像尺寸(图像的宽度、高度、深度),类型为List[/topic/body/section/table/tgroup/tbody/row/entry/p/br {""}) (br]。列表中的第一个数字为宽度(像素),第二个数字为高度(像素),第三个数字为深度(深度可以没有,默认为3),如[100
系统会自动添加预置框架关联的超参。 使用预置框架构建训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。
1*Pnt1(16GB)|CPU: 8核 64GB”:GPU单卡规格,16GB显存,适合深度学习场景下的算法训练和调测 Ascend规格 有Snt9(32GB显存)单卡、两卡、八卡等规格。配搭ARM处理器,适合深度学习场景下的模型训练和调测。 “存储配置” 包括“云硬盘EVS”、“弹性文件服
galleryformers 建议在虚拟环境(Python 3.8+)中安装AI Gallery SDK,以便管理不同的项目,避免依赖项之间产生兼容性问题。 构建自定义模型。 编写自定义配置类。 模型的configuration包含了构建模型所需的所有信息的对象,需要尽可能完整。 from
expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-Z
【可选】自定义数据集dataset_info.json配置文件绝对路径;如使用自定义数据集,yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器 ZeRO-0,配置以下参数
设置推理温度。 数值较高,输出结果更加随机。 数值较低,输出结果更加集中和确定。 1 核采样/top_p 设置推理核采样。调整输出文本的多样性,数值越大,生成文本的多样性就越高。 1 top_k 选择在模型的输出结果中选择概率最高的前K个结果。 20 在对话框中输入问题,查看返回结果,在线体验对话问答。