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index必须是从0开始的正整数,当index设置不规则不符时,最终的请求将忽略此参数。配置映射规则后,其对应的csv数据必须以英文半角逗号分隔。 “输出数据目录位置” 选择批量预测结果的保存位置,可以选择您创建的空文件夹。 “计算节点规格” 系统将根据您的AI应用匹配提供可用的计算资源。请
训练作业的系统监控指标。具体请参见表6。 user_image_url String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。 user_command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。 resource_id String 训练作业的计费资源ID。
如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.5.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异,具体如表3所示。 表3 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称
供轻量级的虚拟化,以便隔离进程和资源。尽管容器技术已经出现很久,却是随着Docker的出现而变得广为人知。Docker是第一个使容器能在不同机器之间移植的系统。它不仅简化了打包应用的流程,也简化了打包应用的库和依赖,甚至整个操作系统的文件系统能被打包成一个简单的可移植的包,这个包
running”状态代表启动成功。 kubectl get pod -A 进入容器,{pod_name}替换为您的pod名字(get pod中显示的名字),{namespace}替换为您的命名空间(默认为default)。 kubectl exec -it {pod_name} bash -n
在假定是Ring算法的情况下计算出来的。 计算公式是有假设的: 总线带宽 = 算法带宽 * 2 ( N-1 ) / N ,算法带宽 = 数据量 / 时间 但是这个计算公式的前提是用Ring算法,Tree算法的总线带宽不可以这么计算。 如果Tree算法算出来的总线带宽相当于是相对R
在本机机器上运行,通过obsutil工具将本地数据集传到OBS桶。 # 将本地数据传至OBS中 # ./obsutil cp ${数据集所在的本地文件夹路径} ${存放数据集的obs文件夹路径} -f -r # 例如 ./obsutil cp ./coco obs://your_bucket/ -f
用团队公共搭建的CPU或GPU服务器,并且是多人共用,这带来一定的环境搭建和维护成本。因此使用本地IDE+远程Notebook结合的方式,可以同时享受IDE工程化开发和云上资源的即开即用,优势互补,满足开发者需求。 VS Code在Python项目开发中提供了优秀的代码编辑、调试
running”状态代表启动成功。 kubectl get pod -A 进入容器,{pod_name}替换为您的pod名字(get pod中显示的名字),{namespace}替换为您的命名空间(默认为default)。 kubectl exec -it {pod_name} bash -n
间受限问题。容器中挂载存储有多种方式,不同的场景下推荐的存储方式不一样,您可根据业务实际情进行选择。 4 (可选)配置驱动 当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时,为确保GPU/Ascend资源能够正常使用,需要配置好对应的驱动。如果在购买资源池时,没配置自定义驱动,
NPU分布式训练 场景描述 ranktable路由规划是一种用于分布式并行训练中的通信优化能力,在使用NPU的场景下,支持对节点之间的通信路径根据交换机实际topo做网络路由亲和规划,进而提升节点之间的通信速度。 本案例介绍如何在ModelArts Lite场景下使用ranktable路由规划完成Pytorch
907软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.907-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。 获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.905) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。SDXL Finetune是指在已经训练好的SDXL模型基础上,使用新的数据集进行微调(fin
908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。 获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
ion的block大小,推荐设置为128。 --host=${docker_ip}:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization:NPU使用的显存比例,复用原vLLM的入参名称,默认为0
本示例仅用于示意Ascend容器镜像制作流程,且在匹配正确的Ascend驱动/固件版本的专属资源池上运行通过。 准备一台Linux aarch64架构的主机,操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并
ion的block大小,推荐设置为128。 --host=${docker_ip}:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization:NPU使用的显存比例,复用原vLLM的入参名称,默认为0
设置为允许远程接入访问这个Notebook的IP地址(例如本地PC的IP地址或者访问机器的外网IP地址,最多配置5个,用英文逗号隔开),不设置则表示无接入IP地址限制。 如果用户使用的访问机器和ModelArts服务的网络有隔离,则访问机器的外网地址需要在主流搜索引擎中搜索“IP地
用户自身用户组的授权策略的授权范围,如果配置不当就会出现用户越权的问题。 为了控制委托授权的越权风险,ModelArts服务的权限管理功能要求只有租户管理员才能为用户配置委托,由管理员保证委托授权的安全性。 委托授权的最小化 管理员在配置委托授权时,应严格控制授权的范围。 Mod