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工具介绍及准备工作 本章节主要介绍针对LLaMAFactory开发的测试工具benchmark,支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置,用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。
工具介绍及准备工作 本章节主要介绍针对ModelLink开发的测试工具benchmark,支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置,用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。
训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.5.901)
否,提高训练作业使用的资源规格或者联系技术支持。 重启训练作业,使用CloudShell登录训练容器监控内存指标,确认是否有突发性的内存增加现象。 是,排查内存突发增加的时间点附近的训练作业日志,优化对应的代码逻辑,减少内存申请。 否,提高训练作业使用的资源规格或者联系技术支持。 父主题:
性能调优 单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 单模型性能调优AOE 父主题: 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
MindStudio-Insight性能可视化工具使用指导 对于高阶的调优用户,可以使用可视化工具MindStudio Insight查看profiling数据详情并分析可优化点,其提供了丰富的调优分析手段,可视化呈现真实软硬件运行数据,多维度分析性能瓶颈点,支持百卡、千卡及以上
问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = exp
问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = exp
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训练评测 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.5.901)
昇腾提供了性能比对工具compare_tools,通过对训练耗时和内存占用的比对分析,定位到具体劣化的算子,帮助用户提升性能调优的效率。工具将训练耗时拆分为计算、通信、调度三大维度,并针对计算和通信分别进行算子级别的比对;将训练占用的总内存,拆分成算子级别的内存占用进行比对。 对
推理服务性能评测 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导(6.3.912)
推理服务性能评测 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 获取模型推理的Profiling数据 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导(6.5.901)
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