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/cache目录文件大小超过最大限制 紧急 NotebookHealthy 实例从不健康恢复到了健康状态 重要 EVSSoldOut EVS存储售罄 紧急 表6 OBS动态挂载产生的事件列表 事件名称 事件描述 事件级别 DynamicMountStorage 挂载OBS存储 重要 DynamicUnmountStorage
r的模型转换方式下，暂时只能把lora合并到unet主模型内，在每次加载模型前lora特性就被固定了（无法做到pytorch每次推理都可以动态配置的能力）。 目前临时的静态方案可参考sd-scripts， 使用其中的“networks/merge_lora.py”把lora模型合
可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├──
PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_ENABLE=1 # 开启动态分档功能 export PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST=2,4,6,8,16,32 # 设置动态分档的挡位，根据实际情况设置，另外请不要设置挡位1 export VLLM
PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_ENABLE=1 # 开启动态分档功能 export PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST=2,4,6,8,16,32 # 设置动态分档的挡位，根据实际情况设置，另外请不要设置挡位1 export VLLM
扩缩容模型服务实例数 在使用大型模型进行推理时，其业务需求会呈现出明显的峰谷波动。因此，模型服务必须具备灵活的扩缩容能力，以适应不同时间段内的用户负载变化，确保服务的高可用性和资源的高效利用。 ModelArts Studio大模型即服务平台支持手动扩缩容模型服务的实例数，该操作不会影响部署服务的正常运行。
PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_ENABLE=1 # 开启动态分档功能 export PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST=2,4,6,8,16,32 # 设置动态分档的档位，根据实际情况设置，另外请不要设置档位1(DeepSeek V2
PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_ENABLE=1 # 开启动态分档功能 export PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST=2,4,6,8,16,32 # 设置动态分档的档位，根据实际情况设置，另外请不要设置档位1(DeepSeek V2
命令样例 命令执行后生成AICORE算子使用AOE配置优化建议、AICPU算子优化建议的HTML，目前由于AOE优化不支持动态shape算子优化，因此如果检测到算子均为动态shape时，将不会推荐AOE调优；除此之外，单算子问题概览会按照不同算子类型进行汇总，同时根据耗时大小进行降序显示。
可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├──
持多模型并发、动态batch等功能，能够提高GPU的使用率，改善推理服务的性能。 当从第三方推理框架迁移到使用ModelArts推理的模型管理和服务管理时，需要对原生第三方推理框架镜像的构建方式做一定的改造，以使用ModelArts推理平台的模型版本管理能力和动态加载模型的部署能
profile schedule参数释义 dynamic_profile采集方式介绍 对于上述提到的性能劣化且出现step不固定的场景，优先考虑使用动态profiling方式进行采集。如图3中所示"if step==5"处，需要在业务代码中添加如下判断逻辑：记录每一个step的耗时，如果某
is larger than 5G and cannot be imported. 模型文件xxx大于5G，请精简模型文件后重试，或者使用动态加载功能进行导入。FAQ 异常 因系统内部原因创建OBS桶失败，请联系技术支持。 Failed to create bucket due to
己要求适配。 packing true 可选项。当选用静态数据长度时，可将不足于文本处理时的最大长度数据弥补到文本处理时的最大长度;当选用动态数据长度则去掉此参数。 deepspeed examples/deepspeed/ds_z3_config.json 可选项。用于指定De
"description": "AI inference application development, preconfigured ModelBox and AI engine LibTorch, only SSH connection supported.", "dev_services":
PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_ENABLE=1 # 开启动态分档功能 export PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST=2,4,6,8,16,32 # 设置动态分档的档位，根据实际情况设置，另外请不要设置档位1(DeepSeek V2
直接使用。 Ascend Extension for PyTorch作为一个PyTorch插件，支持在不改变PyTorch表达层的基础上，动态添加昇腾后端适配，包含增加了NPU设备、hccl等一系列能力的支持。安装后可以直接使用PyTorch的表达层来运行在NPU设备上。 当前提
否，默认选用Accelerate加速深度学习训练框架，注释掉deepspeed参数。 是否使用固定句长 是，配置以下参数 packing: true 否，默认使用动态句长，注释掉packing参数。 选用数据精度格式，以下参数二选一。 bf16，配置以下参数 bf16: true fp16，配置以下参数
模板的相关配置项，使用模板导入模型(即model_type为Template)时必选 否 Template dynamic_load_mode 动态加载模式，当前仅支持"Single" 否 str、Placeholder prebuild 模型是否提前构建，默认为False 否 bool、Placeholder
PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_ENABLE=1 # 开启动态分档功能 export PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST=2,4,6,8,16,32 # 设置动态分档的档位，根据实际情况设置，另外请不要设置档位1(DeepSeek V2
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