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性能调优 性能测试 benchmark工具也可用于性能测试,其主要的测试指标为模型单次前向推理的耗时。在性能测试任务中,与精度测试不同,并不需要用户指定对应的输入(inDataFile)和输出的标杆数据(benchmarkDataFile),benchmark工具会随机生成一个输
配置Lite Server软件环境 NPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 父主题: Lite Server资源配置
不同机型的对应的软件配套版本 由于弹性集群资源池可选择弹性裸金属或弹性云服务器作为节点资源,不同机型的节点对应的操作系统、适用的CCE集群版本等不相同,为了便于您制作镜像、升级软件等操作,本文对不同机型对应的软件配套版本做了详细介绍。 裸金属服务器的对应的软件配套版本 表1 裸金属服务器
Step4 测试用户权限 由于4中的权限需要等待15-30分钟生效,建议在配置完成后,等待30分钟,再执行如下验证操作。 使用用户组02中任意一个子账号登录ModelArts管理控制台。在登录页面,请使用“IAM用户登录”方式进行登录。 首次登录会提示修改密码,请根据界面提示进行修改。
ModelArts的自定义镜像软件版本匹配有哪些注意事项? 如果您的自定义镜像涉及NCCL、CUDA、OFED等软件库,当您制作自定义镜像时,您需要确保镜像中的软件库和ModelArts的软件库相匹配。您镜像中的软件版本需要满足以下要求: NCCL版本 ≥ 2.7.8。 OFED版本
以查询到资源池。如果需要创建专属资源池,建议等待5min后再创建,且不要使用已创建过的专属资源池名称来命名新建的专属资源池。如果做UI自动化测试,建议用例用随机串替代。 父主题: Standard专属资源池
run.sh脚本测试ModelArts训练整体流程 自定义容器在ModelArts上训练和本地训练的区别如下图: 图1 本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下:
GPU A系列裸金属服务器如何进行RoCE性能带宽测试? 场景描述 本文主要指导如何在GPU A系列裸金属服务器上测试RoCE性能带宽。 前提条件 GPU A系列裸金属服务器已经安装了IB驱动。(网卡设备名称可以使用ibstatus或者ibstat获取。华为云Ant8裸金属服务器使用Ubuntu20
CCl Test,测试节点GPU状态,并且测试多个节点间的通信速度。 操作步骤 单击资源池名称,进入资源池详情。 单击左侧“AI组件管理 > AI诊断”。 单击“诊断”,选择“日志上传路径”和NCCL Test节点,其余参数可保持默认值或根据实际需求修改。 测试使用的最大数据:取值范围[1
本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
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什么是ModelArts ModelArts是华为云提供的一站式AI开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节,包括数据处理、算法开
ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 ModelArts自动学习,为入门级用户提供AI零代码解决方案
计费说明 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。 ModelArts服务的计费方式简单、灵活,您既可以选择按实际使用时长
问题现象 使用华为自研的VS Code软件时,报错“卸载了‘ms-vscode-remote.remot-sdh’,它被报告存在问题”。 原因分析 Remote - SSH只能在开源的VSCode软件中使用。 解决方案 推荐使用开源VS Code软件。 父主题: VS Code连接开发环境失败故障处理
昇腾云服务6.3.904版本说明 昇腾云服务6.3.904版本发布支持的软件包和能力说明如下,软件包获取路径:Support-E网站。 发布包 软件包特性说明 配套说明 备注 昇腾云模型代码 三方大模型,包名:AscendCloud-3rdLLM PyTorch框架下支持如下模型训练: