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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
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
查看日志和性能 查看日志 训练过程中,训练日志会在第一个的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后,如果需要单独获取训练日志文件,日志存放在第一个的Rank节点中;日志存放路径为:对应表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能
查看日志和性能 查看日志 训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后,如果需要单独获取训练日志文件,可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为:/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
查看日志和性能 查看日志 训练过程中,训练日志会在第一个的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后,如果需要单独获取训练日志文件,日志存放在第一个的Rank节点中;日志存放路径为:对应表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能
调用API访问在线服务时,对预测请求体大小和预测时间有限制: 请求体的大小不超过12MB,超过后请求会被拦截。 因APIG(API网关)限制,平台每次请求预测的时间不超过40秒。 访问在线服务 公网访问在线服务有以下认证方式,API调用请参见认证详情: 通过Token认证的方式访问在线服务
裸金属服务器Euler OS升级NetworkManager-config-server导致SSH链接故障解决方案 问题现象 裸金属服务器EulerOS 2.8系统下,使用yum update -y命令,导致软件NetworkManagre-config-server升级到高版本,出现SSH链接故障无法访问。
在Workflow中使用大数据能力(DLI/MRS) 功能介绍 该节点通过调用MRS服务,提供大数据集群计算能力。主要用于数据批量处理、模型训练等场景。 应用场景 需要使用MRS Spark组件进行大量数据的计算时,可以根据已有数据使用该节点进行训练计算。 使用案例 在华为云MR
训练文本分类模型 完成数据标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前,请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面,
训练声音分类模型 完成音频标注后,可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频,至少有2种以上的分类,每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前,需要完成数据标注,然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运
使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:per-group Step1 模型量化 可以在Huggingfac
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像(训练和推理通用) 西南-贵阳一:swr.cn-southwest-2
查看日志和性能 查看日志 训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后,如果需要单独获取训练日志文件,可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。 本示例日志路径为/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/Qwen-14B/logs
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备DevServer机器。 资源规格要求 计算规格:单机训练需要使用单机8卡,多机训练需要使用2机16卡。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1
在DevServer上部署SD WebUI推理服务 本章节主要介绍如何在ModelArts的DevServer环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件,使用NPU卡进行推理。 步骤一 准备环境 请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保
在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中使用Git插件可以克隆GitHub开源代码仓库,快速查看及编辑内容,并提交修改后的内容。 前提条件 Notebook处于运行中状态。 打开JupyterLab的git插件 在Notebook列表中,选择一个实例,
分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.5.0框架部署并启动推理服务。 什么是分离部署 大模型推理是自回归的过程,有以下两阶段: Prefill阶段(全量推理) 将用户请求的prompt传入大模型,进行计算,中间结果写入KVCache并推出第1个token,属于计算密集型。