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benchmark_tools/modal_benchmark/modal_benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \
<模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone
pCode认证。 本文主要介绍如何修改一个已有的在线服务，使其支持AppCode认证并进行在线预测。 前提条件 提前部署在线服务，具体操作可以参考案例：使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 操作步骤 在ModelArts控制台页面菜单栏中，单击“模型部署
mindspore_lite as mslite import numpy as np from PIL import Image # 设置目标设备上下文为Ascend，指定device_id为0。 context = mslite.Context() context.target =
ion中需要在forward过程中逐步生成随机噪声。 这样在Host侧生成的随机张量能够保证一样，搬移到NPU或者GPU设备上仍然一样。 固定随机性完成后，可以使用缩小的模型在单机环境进行问题复现。复现后使用msprobe工具进行问题定位。需要注意的是，部分模型算法本身存在固有的
), # 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在parameters字段中可以不填写，系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url", data=obs_data)
benchmark_tools/modal_benchmark/modal_benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \
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100”用户组，可能会报错“groupadd: GID '100' already exists”。可通过命令“cat /etc/group | grep 100”查询是否已存在gid = 100用户组。 如果已存在“gid = 100”用户组，则该步骤跳过，下文Dockerfile中删除“RUN groupadd
约束限制 总览页面打开的CodeLab不支持此项功能，但是如果用户在AI Hub中打开了可用的案例，会自动跳转到CodeLab中，此时是可以使用这项功能的。 如果切换了Notebook的规格，那么只能在Notebook进行单机调测，不能进行分布式调测，也不能提交远程训练作业。
填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据
启动后设置的自动停止时间，单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态，在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”, 表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。当该字段为空时，使用规格名称计费。 billing_params Integer
dict required 参数是否必填标记。 默认required=True。 Delay参数不能设required=False。 运行时前端可以不填此参数。 否 bool 使用案例 int类型参数 from modelarts import workflow as wf wf.Pl
“数据增强”表示通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{projec
缓存文件与实际推理不匹配而报错。 什么是CANN-GRAPH CANNGraph图模式是一种Capture-Replay架构的Host图，可以有效消除Host瓶颈，支持模型输入动态shape，无需分档构图，构图较快。未设置INFER_MODE环境变量时，即默认模式下，部分模型会默
景（4台8卡Vnt1），存储方案推荐使用“SFS（存放数据）+普通OBS桶（存放代码）”，采用分布式训练。 当使用SFS+OBS的存储方案可以实现存储加速，该方案的端到端实践案例请参见面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。 表1 不同场景所需服务及购买推荐 场景
le的过程。 --model-output：量化模型权重保存路径。 --smooth-strength：平滑系数，推荐先指定为0.5，后续可以根据推理效果进行调整。 --per-token：激活值量化方法，如果指定则为per-token粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。
idia-fabricmanager.service不工作： 可能系统资源不足、如内存不足、内存泄露。 硬件故障、如IB网络或者GPU互联设备故障等。 没安装nvidia-fabricmanager组件或被误卸载。 处理方法 如果未安装fabricmanager，则需安装改组件。
中，AI Gallery通过环境变量找到日志，从中获取实际数据绘制成“吞吐”和“训练LOSS”曲线，呈现在训练的“指标效果”中。具体请参见查看训练效果。 说明： 日志文件中的迭代次数、LOSS和吞吐数据必须按照“迭代次数|loss|吞吐”格式存放，否则AI Gallery会数据解
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