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在作业详情页的日志页签,查看最后一个节点的日志,其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据,可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量(tokens/s/p):global batch size×seq_length/(总卡数×elapsed
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外,这里去掉了int 4量化默认为FP16精度。${HOME} 目录需要根据读者实际数据集及模型路径匹配,适配的数据集是ADGEN数据集,如果您需要使用自定义的数据集训练,具体请参考使用自己数据集。另外通过指定local_rank为-1为单卡模式,多卡模式下无需指定,会默认启动D
在Notebook中,如何使用昇腾多卡进行调试? 昇腾多卡训练任务是多进程多卡模式,跑几卡需要起几个python进程。昇腾底层会读取环境变量:RANK_TABLE_FILE,开发环境已经设置,用户无需关注。比如跑八卡,可以如下片段代码: export RANK_SIZE=8
在Notebook中添加自定义IPython Kernel 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求,用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。
ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务? 支持在线服务、批量服务和边缘服务。 父主题: 功能咨询
什么是图像分类和物体检测? 图像分类是根据各自在图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种,以代替人的视觉判读。简单的说就是识别一张图中是否是某类/状态/场景,适合图
提示“上传的AK/SK不可用”,如何解决? 问题分析 AK与SK是用户访问OBS时需要使用的密钥对,AK与SK是一一对应,且一个AK唯一对应一个用户。如提示不可用,可能是由于账号欠费或AK与SK不正确等原因。 解决方案 使用当前账号登录OBS管理控制台,确认当前账号是否能访问OBS。
使用pip install时出现“没有空间”的错误 问题现象 在Notebook实例中,使用pip install时,出现“No Space left...”的错误。 解决办法 建议使用pip install --no-cache ** 命令安装,而不是使用pip install
训练作业是否支持定时或周期调用? ModelArts训练作业不支持定时周期化调用。当您的作业处于“运行中”状态时,可以按照业务需求进行调用。 父主题: 管理训练作业版本
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训练作业运行失败,出现NCCL报错 问题现象 训练作业的状态“运行失败”,查看训练作业的“日志”,存在NCCL的报错,例如“NCCL timeout”、“RuntimeError: NCCL communicator was aborted on rank 7”、“NCCL WARN
重装的包与镜像装CUDA版本不匹配 问题现象 在现有镜像基础上,重新装了引擎版本,或者编译了新的CUDA包,出现如下错误: 1.“RuntimeError: cuda runtime error (11) : invalid argument at /pytorch/aten/s
服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理? 问题现象 启动服务失败,报错:资源不足,服务调度失败。(Schedule failed due to insufficient resources. Retry later.或ModelArts.3976:No resources
用户使用torch报错Unexpected error from cudaGetDeviceCount 问题现象 在Notebook执行兼容gpu的脚本时报错不兼容,但是通过nvcc --version排查显示是兼容。 import torch import sys print('A'
删除训练作业参数 功能介绍 删除训练作业参数。 URI DELETE /v1/{project_id}/training-job-configs/{config_name} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String
基于advisor的昇腾训练性能自助调优指导 昇腾性能自动诊断工具使用说明 基于ModelArts performance advisor插件的昇腾PyTorch性能调优步骤 创建Notebook并执行性能诊断任务 advisor分析报告html文件详解 父主题: GPU业务迁移至昇腾训练推理
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明