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建文件夹model/llama-2-13b-hf。 利用OBS Browser+工具将下载的模型文件上传至创建的文件夹目录下。 在ECS服务器中安装obsutil工具,具体命令可参考obsutil工具快速使用,将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意:需要使用用户账号中
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误。需要重新纳管机器,重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具,使用方式和docker命令基本一致,可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具,注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github
误。需要重新纳管机器,重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具,使用方式和docker命令基本一致,可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具,注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github
误。需要重新纳管机器,重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具,使用方式和docker命令基本一致,可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具,注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github
# 推理构建镜像启动脚本 ├──llm_tools # 推理工具包 ├──AutoSmoothQuant # W8A8量化工具 ├── ascend_autosmoothquant_adapter # 昇腾量化使用的算子模块
误。需要重新纳管机器,重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具,使用方式和docker命令基本一致,可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具,注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github
图中蓝色loss_0是NPU迭代曲线,黄色loss_1是GPU的迭代曲线。 问题定位解决 使用ptdbg_ascend工具dump全网数据,dump接口设置方法具体参考PyTorch精度工具。dump完成后compare GPU和NPU结果进行分析。 dropout算子引入了随机性偏差,如下图:
误。需要重新纳管机器,重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具,使用方式和docker命令基本一致,可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具,注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github
patch # 社区昇腾适配的补丁包 ├──llm_tools # 推理工具包 ├──AutoSmoothQuant # W8A8量化工具 ├── ascend_autosmoothquant_adapter # 昇腾量化使用的算子模块
使用kubectl工具。 若通过内网使用kubectl工具,需要将kubectl工具安装在和集群在相同vpc下的某一台机器上。单击连接信息下kubectl后的“配置”按钮,根据界面提示使用kubectl工具。 图11 通过内网使用kubectl工具 通过公网使用kubectl工具,可以将k
rts提供了MA-Adivisor性能自动诊断工具。用户采集性能profiling数据后,可通过该工具自动扫描profiling数据,工具分析完数据后会给出可能的性能问题点及调优建议,用户可以根据调优建议做相应的修改适配。目前该工具对CV类模型给出的调优建议较多,LLM类建议稍少
GPU业务迁移至昇腾训练推理 ModelArts昇腾迁移调优工具总览 基于LLM模型的GPU训练业务迁移至昇腾指导 GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 基于advisor的昇腾训练性能自助调优指导
误。需要重新纳管机器,重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具,使用方式和docker命令基本一致,可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具,注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github
PyCharm Toolkit使用 安装ToolKit工具时出现错误,如何处理? PyCharm ToolKit工具中Edit Credential时,出现错误 为什么无法启动训练? 提交训练作业时,出现xxx isn't existed in train_version错误 提交训练作业报错“Invalid
当前固定随机性操作可分为工具固定和人工固定两种。 工具固定Seed 对于网络中随机性的固定,Msprobe提供了固定Seed的方式,只需要在config.json文件中添加对应seed配置即可。 Msprobe工具提供了seed_all接口用于固定网络中的随机数。如果客户使用了工具但取用了其他
首先检查npu-smi工具是否可以正常使用,该工具必须能正常使用才能继续后面的固件驱动安装,输入命令“npu-smi info”,完整输出下图内容则为正常。 如果命令未按照下图完整输出(比如命令报错或只输出了上半部分没有展示下面的进程信息),则需要先尝试恢复npu-smi工具(提交工单联系
WebSocket客户端和服务端双向传输数据 WebSocket连接的建立 打开Postman(需选择8.5 以上版本,以10.12.0为例)工具,单击左上角,选择“File>New”,弹出新建对话框,选择“WebSocket Request”(当前为beta版本)功能: 图3 选择WebSocket