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ModelArts Standard的WebSocket在线服务全流程开发 背景说明 WebSocket是一种网络传输协议,可在单个TCP连接上进行全双工通信,位于OSI模型的应用层。WebSocket协议在2011年由IETF标准化为RFC 6455,后由RFC 7936补充规范。Web
使用WebSocket协议的方式访问在线服务 背景说明 WebSocket是一种网络传输协议,可在单个TCP连接上进行全双工通信,位于OSI模型的应用层。WebSocket协议在2011年由IETF标准化为RFC 6455,后由RFC 7936补充规范。Web IDL中的WebSocket
配置Lite Server存储 Server服务器支持SFS、OBS、EVS三种云存储服务,提供了多种场景下的存储解决方案,主要区别如下表所示。若需要对本地盘进行配置,请参考物理机环境配置。 表1 表1 SFS、OBS、EVS服务对比 对比维度 弹性文件服务SFS 对象存储服务OBS
Timeout”时请参考问题4:Error waiting on exit barrier错误 4、需要开启profiling功能进行性能数据采集和解析请参考录制Profiling 5、训练过程中报"ModuleNotFoundError: No module named 'multipa
Timeout”时请参考问题4:Error waiting on exit barrier错误 4、需要开启profiling功能进行性能数据采集和解析请参考录制Profiling 5、训练过程中报"ModuleNotFoundError: No module named 'tyro'"可
nifest文件格式) 使用moxing的copy_manifest接口将文件复制到本地并获取新的manifest文件路径,然后使用SDK解析新的manifest文件。 ModelArts数据管理模块在重构升级中,对未使用过数据管理的用户不可见。建议新用户将训练数据存放至OBS桶中使用。
训练作业找不到GPU 问题现象 训练作业运行出现如下报错: failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected 原因分析 根据错误信息判断,报错原因为训练作业运行程序读取不到GPU。
GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导 场景描述 本文将介绍在GP Ant8裸金属服务器中,使用DeepSpeed框架训练GPT-2(分别进行单机单卡和单机多卡训练)。 训练完成后给出自动式生成内容,和交互式对话框模式。 背景信息 Megatron-DeepSpeed
pipeline应用准备 当前迁移路径是从ONNX模型转换到MindIR模型,再用MindSpore Lite做推理, 所以迁移前需要用户先准备好自己的ONNX pipeline。下文以官方开源的图生图的Stable Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明。
不支持图片动态维度,如果图片不是(1,336,336)shape,将会被resize。 --image-feature-size:图片输入解析维度大小;llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git;计算原理如下: 最小处理单元为14*14
} } } ] 此时,其对应的映射关系如下所示。ModelArts管理控制台将从配置文件中自动解析映射关系,如果您调用ModelArts API时,需要自行根据规则编写映射关系。 { "type": "object", "properties":
不支持图片动态维度,如果图片不是(1,336,336)shape,将会被resize。 --image-feature-size:图片输入解析维度大小;llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git;计算原理如下: 最小处理单元为14*14
Timeout”时请参考问题4:Error waiting on exit barrier错误 需要开启profiling功能进行性能数据采集和解析请参考录制Profiling 训练过程中报"ModuleNotFoundError: No module named 'tyro'"可参考
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
使用DCGM监控Lite Server资源 场景描述 本文主要介绍如何在Lite Server上配置DCGM监控,用于监控Lite Server上的GPU资源。 DCGM是用于管理和监控基于Linux系统的NVIDIA GPU大规模集群的一体化工具,提供多种能力,包括主动健康监控
= 0 模型加载与编译:执行推理之前,需要调用Model的build_from_file接口进行模型加载和模型编译。模型加载阶段将文件缓存解析成运行时的模型。模型编译阶段会耗费较多时间所以建议Model创建一次,编译一次,多次推理。 model = mslite.Model() model
否 Array of CreateModelRequestModelApis objects 模型所有的apis入参出参信息,从配置文件中解析出来的,可不填。非模板参数 model_name 是 String 模型名称,支持1-64位可见字符(含中文),名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。公共参数
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到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 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到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 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到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 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2