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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
04场景,在进行nccl-tests时,总线带宽理论峰值可达90GB/s,但实际测试下来的结果只有35GB/s。 原因分析 “nv_peer_mem”是一个Linux内核模块,它允许支持P2P(Peer-to-Peer)的NVIDIA GPU直接进行内存访问(DMA)。这意味着数据可以直接在多个
事项: nvidia-fabricmanager版本号必须和nvidia-driver版本号保持一致,可参考安装nvidia-fabricmanager方法。 NCCL必须和CUDA版本相匹配,可单击此处可查看配套关系和安装方法。 使用该裸金属服务器制作自定义镜像时, 必须清除残留文件,请参考清理文件。
容器调用接口:指定模型启动的协议和端口号。请确保协议和端口号与自定义镜像中提供的协议和端口号保持一致。 镜像复制:选填,选择是否将容器镜像中的模型镜像复制到ModelArts中。 健康检查:选填,用于指定模型的健康检查。仅当自定义镜像中配置了健康检查接口,才能配置“健康检查”,否则会导致模型创建失败。
2a28a603fc62d25cb3bfe6608e1994 Host 请求的服务器信息,从服务API的URL中获取。 值为hostname[:port]。 端口缺省时使用默认的端口,https的默认端口为443。 否,使用AK/SK认证时必选。 code.test.com or
GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 问题现象 在A系列裸金属服务器上使用PyTorch一段时间后,出现获取显卡失败的现象,报错如下: > torch.cuda.is_available() /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/cuda/__init__
容器调用接口:指定模型启动的协议和端口号。请确保协议和端口号与自定义镜像中提供的协议和端口号保持一致。 镜像复制:选填,选择是否将容器镜像中的模型镜像复制到ModelArts中。 健康检查:选填,用于指定模型的健康检查。仅当自定义镜像中配置了健康检查接口,才能配置“健康检查”,否则会导致模型创建失败。
8889端口的,需要用户修改自己的进程端口号; 用户的镜像指定了PYTHONPATH、sys.path导致服务启动调用冲突的,需在实例启动后,再指定PYTHONPATH、sys.path; 用户使用了已开启sudo权限的专属池,使用自定义镜像时,sudo工具未安装或安装错误; 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发送不同长度请求
由于专属池支持SFS挂载,因此代码、数据的导入会更简单,甚至可以不用再关注OBS的相关操作。 可以直接把SFS的目录直接挂载到调试节点的"/mnt/sfs_turbo"目录,或者保证对应目录的内容和SFS盘匹配。 调试时建议使用接近的方式,即:启动容器实例时使用"-v"参数来指定挂载某个宿主机目录到容器环境。
将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘 本文介绍了如何将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘上。这样重启Notebook实例后,Conda环境不会丢失。 步骤如下: 创建新的虚拟环境并保存到SFS目录 克隆原有的虚拟环境到SFS盘 重新启动镜像激活SFS盘中的虚拟环境
适配加速芯片Ascend的一组AI框架+运行环境+启动方式的集合。 由于主流的Snt9系列Ascend加速卡都跑在ARM CPU规格的机器上,因此上层docker镜像也都是ARM镜像。相对于GPU场景的镜像中安装了与GPU驱动适配的CUDA(由英伟达推出的统一计算架构)计算库,A
py --port 8443 --force-fp16 --listen --port 端口号与启动容器时映射到宿主机的端口号保持一致。 发送服务请求。 从浏览器访问ComfyUI服务。在浏览器中输入 http://{ip}:{port} 这里的ip为宿主机节点ip,port为启动ComfyUI使用的端口号。
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
sm_70'”。 原因:训练作业使用的镜像CUDA版本只支持sm_37、sm_50、sm_60和sm_70的加速卡,不支持sm_80。 处理建议:使用自定义镜像创建训练作业,并安装高版本的cuda以及对应的PyTorch版本。 查看训练作业的“日志”,出现报错“ERROR:root:label_map
service_url:成功部署推理服务后的服务预测地址,示例:http://${docker_ip}:8080/generate。此处的${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址,端口号8080来自前面配置的服务端口。 few_shot:开启少量样本测试后添加示例样本的个数。默认为3,取值范围为0~5整数。
镜像中相同的启动命令。 提供的服务可使用HTTPS/HTTP协议和监听的容器端口,使用的协议和端口号请根据模型实际定义的推理接口进行配置。HTTPS协议的示例可参考https示例。 (可选)服务对外提供的端口,提供URL路径为“/health”的健康检查服务(健康检查的URL路径必须为“/health”)。
Server on Host”,选择出问题的实例进行自动清除,然后重新进行连接。 图1 清除异常的实例 方法二(远端):在VS Code的Terminal中删除“/home/ma-user/.vscode-server/bin/”下正在使用的文件,然后重新进行连接。 ssh -tt
此时可以进入debug模式,代码运行暂停在该行,且可以查看变量的值。 图9 Debug模式 使用debug方式调试代码的前提是本地的代码和云端的代码是完全一致的,如果不一致可能会导致在本地打断点的行和实际运行时该行的代码并不一样,会出现意想不到的错误。 因此在配置云上Python Interp
自定义镜像训练作业配置节点间SSH免密互信 当用户使用基于MPI和Horovod框架的自定义镜像进行分布式训练时,需配置训练作业节点间SSH免密互信,否则训练会失败。 配置节点间SSH免密互信涉及代码适配和训练作业参数配置,本文提供了一个操作示例。 准备一个预装OpenSSH的自定义镜像,使用的训练框架是MPI或Horovod。