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推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 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
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GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 场景描述 本文旨在指导如何在GPU裸金属服务器上,安装NVIDIA、CUDA驱动等环境配置。由于不同GPU预置镜像中预安装的软件不同,您通过Lite Server算力资源和镜像版本配套关系章节查看已安装的软件。下面为常见的软件
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//docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。
输入的增量推理。增量推理占用至少1个容器。 Step8 启动scheduler实例:可为CPU实例,用于启动api-server服务,负责接收推理请求,向全量或增量推理实例分发请求,收集推理结果并向客户端返回推理结果。服务调度实例不占用显卡资源,建议增加1个容器,也可以在全量推理或增量推理的容器上启动。
负责输入的增量推理。增量推理占用至少1个容器。 步骤八 启动scheduler实例:可为CPU实例,用于启动api-server服务,负责接收推理请求,向全量或增量推理实例分发请求,收集推理结果并向客户端返回推理结果。服务调度实例不占用显卡资源,建议增加1个容器,也可以在全量推理或增量推理的容器上启动。
GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 问题现象 在A系列GPU裸金属服务器上,系统环境是ubuntu20.04+nvidia515+cuda11.7,使用Pytorch2.0时出现如下错误: CUDA
负责输入的增量推理。增量推理占用至少1个容器。 步骤八 启动scheduler实例:可为CPU实例,用于启动api-server服务,负责接收推理请求,向全量或增量推理实例分发请求,收集推理结果并向客户端返回推理结果。服务调度实例不占用显卡资源,建议增加1个容器,也可以在全量推理或增量推理的容器上启动。
使用ModelArts时提示“权限不足”,如何解决? 当您使用ModelArts时如果提示权限不足,请您按照如下指导对相关服务和用户进行授权,并对用户权限进行检查操作。 本案例中以OBS权限不足为例,介绍如何为用户授予OBS服务权限。其它权限不足的场景也可以参考本案例操作,只是授
使用ModelArts时提示“权限不足”,如何解决? 当您使用ModelArts时如果提示权限不足,请您按照如下指导对相关服务和用户进行授权,并对用户权限进行检查操作。 本案例中以OBS权限不足为例,介绍如何为用户授予OBS服务权限。其它权限不足的场景也可以参考本案例操作,只是授
在ModelArts Standard运行GPU训练作业的准备工作 使用ModelArts Standard的专属资源池训练时,需要完成以下准备工作。 购买服务资源 表1 购买服务资源 服务 使用说明 参考文档 弹性文件服务SFS 弹性文件服务默认为按需计费,即按购买的存储容量和
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语言模型推理性能测试 性能benchmark包括两部分。 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
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(可选)Session鉴权 Session鉴权概述 Session模块的主要作用是实现与公有云资源的鉴权,并初始化ModelArts SDK Client、OBS Client。当成功建立Session后,您可以直接调用ModelArts的SDK接口。 ModelArts开发环境
Standard数据准备 在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗? 如何将本地标注的数据导入ModelArts? 在ModelArts中数据标注完成后,标注结果存储在哪里? 在ModelArts中如何将标注结果下载至本地? 在ModelArts中进行团队标注时,为什么团队成员收不到邮件?
语言模型推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 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