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效果是否满足要求,通过对比原始onnx pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题,则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx,将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite pipeline输出的结果图片进行对比,在这里保证输入
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 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
如图1所示,用户向ModelArts授权后,ModelArts使用委托授权的临时凭证访问和操作用户资源,协助用户自动化一些繁琐和耗时的操作。同时,委托凭证会同步到用户的作业中(Notebook实例和训练作业),客户在作业中可以使用委托凭证自行访问自己的资源。 在ModelArts服务中委托授权有两种方式:
AI应用的自定义镜像制作流程 如果您使用了ModelArts不支持的AI引擎开发模型,也可通过制作自定义镜像,导入ModelArts创建为AI应用,并支持进行统一管理和部署为服务。 制作流程 场景一: 预置镜像的环境软件满足要求,只需要导入模型包,就能用于创建AI应用,通过镜像保存功能制作。具体案例参考在N
s面向此类客户提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力。 监控Lite Cluster资源:ModelArts支持使用AOM和Prometheus对资源进行监控,方便您了解当前的资源使用情况。 释放Lite Cluster资源:针对不再使用的Lite Cluster资源,您可以释放资源。
modelarts:service:* 部署、启动、查新、更新模型服务。 建议配置。 仅在严格授权模式开启后,需要显式配置左侧权限。 LTS lts:logs:list 查询和展示LTS日志。 按需配置。 批量服务 OBS obs:object:GetObject obs:object:PutObject obs:bucket:CreateBucket
AOE的自动性能调优使用上完全没有效果怎么办? 迁移后应用出图效果相比GPU无法对齐怎么办 模型精度有问题怎么办? 模型转换失败时如何查看日志和定位原因? Stable Diffusion WebUI如何适配? LoRA适配流是怎么样的? 数据类型不匹配问题如何处理? 父主题: 基于
操作资源池中的节点和k8s集群。请参见弹性集群k8s Cluster。 弹性裸金属:弹性裸金属提供不同型号的xPU裸金属服务器,您可以通过弹性公网IP进行访问,在给定的操作系统镜像上可以自行安装GPU&NPU相关的驱动和其他软件,使用SFS或OBS进行数据存储和读取相关的操作,满
配置任务 场景说明 1 配置Lite Server网络 Server资源开通后,需要进行网络配置,才可使其与Internet通信。在后续配置存储和软件环境时需要Server服务器能够访问网络,因此需要先完成网络配置。 2 配置Lite Server存储 Server资源需要挂载数据盘用
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 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
务客户则需要负责保护自己的数据和应用程序,以及遵守相关的合规性要求。 具体而言,云服务提供商应该提供以下服务和功能: 建立和维护安全的基础设施,包括网络、服务器和存储设备等。 提供安全的底层基础平台,保证底层环境的运行时安全。 提供安全的身份验证和访问控制机制,以确保只有授权用户
购买弹性云服务器时选择VPC 图5 查看虚拟私有云配置信息 获取在线服务的IP和端口号 可以通过使用图形界面的软件(以Postman为例)获取服务的IP和端口号,也可以登录弹性云服务器(ECS),创建Python环境运行代码,获取服务IP和端口号。 API接口: GET /v1/{project_i
购买弹性云服务器时选择VPC 图5 查看虚拟私有云配置信息 获取在线服务的IP和端口号 可以通过使用图形界面的软件(以Postman为例)获取服务的IP和端口号,也可以登录弹性云服务器(ECS),创建Python环境运行代码,获取服务IP和端口号。 API接口: GET /v1/{project_i
颈的诊断和修改建议。当迁移开箱性能较低时,通过该工具给出的建议修改代码后,通常可提升10%~30%。 whl包,地址见教程中下载链接。 自动诊断工具MA-Advisor compare_tools 性能比对工具,将在GPU和NPU采集的Profiling数据进行性能拆解和分类比对
对于已部署的推理服务,ModelArts支持通过更换AI应用的版本号,实现服务升级。 推理服务有三种升级模式:全量升级、滚动升级(扩实例)和滚动升级(缩实例)。了解三种升级模式的流程,请参见图1。 全量升级 需要额外的双倍的资源,先全量创建新版本实例,然后再下线旧版本实例。 滚动升级(扩实例)
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 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
购买弹性云服务器时选择VPC 图5 查看虚拟私有云配置信息 获取在线服务的IP和端口号 可以通过使用图形界面的软件(以Postman为例)获取服务的IP和端口号,也可以登录弹性云服务器(ECS),创建Python环境运行代码,获取服务IP和端口号。 API接口: GET /v1/{project_i
创建训练任务 针对专属池场景,应注意挂载的目录设置和调试时一致。 登录ModelArts管理控制台,检查当前帐号是否已完成访问授权的配置。如果未完成,请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户,建议清空授权,然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作
配置 方式二:通过驱动升级功能对已有的资源池驱动版本进行升级 方式一:购买资源池时通过自定义驱动参数进行配置 在购买资源池页面,部分GPU和Ascend规格资源池允许自定义安装驱动。开启自定义驱动开关并选择需要的驱动版本即可。 图1 自定义驱动 方式二:通过驱动升级功能对已有的资源池驱动版本进行升级
新一代Q开源大语言模型,采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练。在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark 上取得同尺寸最佳的效果。包含有 7B、13B 的 Base 和 Chat 版本,并提供了 Chat 版本的 4bits 量化。 本文档以Baichua