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e文件)添加到环境系统变量中。 重新打开CMD,并执行ssh,结果如下图即说明安装成功,如果还未装成功则执行5和6。 OpenSSH默认端口为22端口,开启防火墙22端口号,在CMD执行以下命令: netsh advfirewall firewall add rule name=sshd
800训练服务器的网卡配置问题 机头网卡配置是什么? 有以下两类网卡: 四个2*100GE网卡,为RoCE网卡,插在NPU板。 一个4*25GE/10GE,为Hi1822网卡,插在主板上的。 ifconfig能看到的网卡信息吗 能看到主板上的网卡信息,即VPC分配的私有IP。若要看
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
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
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
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AI应用创建失败。
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。
针对专属池场景 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。
使用华为云A系列裸金属服务器时有如下注意事项: nvidia-fabricmanager版本号必须和nvidia-driver版本号保持一致,可参考安装nvidia-fabricmanag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。
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
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
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
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__
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
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
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
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