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Cluster资源池节点故障如何定位 故障说明和处理建议 图1 Lite池故障处理流程 对于ModelArts Lite资源池,每个节点会以DaemonSet方式部署node-agent组件,该组件会检测节点状态,并将检测结果写到K8S NodeCondtition中。同时,节点
n"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数: --kv-cache-dtype int8 #只支持int8,表示kvint8量化 --qua
to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") 步骤二:启动量化服务 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件,bits必须设置为8,指定量化为i
vServer资源开通,购买DevServer资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主
6GB”资源为灰色,无法选择。 解决方案: 方法1:如果您希望使用公共资源池下的Ascend Snt3,可以等待其他用户释放,即其他使用Ascend Snt3芯片的服务停止,您即可选择此资源进行部署上线。 方法2:如果专属资源池还有Ascend Snt3资源,您可以创建一个Ascend Snt3专属资源池使用。
口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后,使用下列示例命令将Standard镜像上传至SWR: docker tag ${dockerfile_image_name}
msprobe精度分析工具使用指导 msprobe是MindStudio Training Tools工具链下精度调试部分的工具包,其通过采集和对比标杆(GPU/CPU)环境和昇腾环境上运行训练时的差异点来判断问题所在,主要包括精度预检、精度比对和梯度监控等功能。更多内容请参考msprobe工具介绍。
true:表示复制镜像模式,无法极速创建AI应用,SWR源目录中的镜像更改或删除不影响服务部署。 false:表示不复制镜像模式,可极速创建AI应用,更改或删除SWR源目录中的镜像会影响服务部署。 不设置值时,默认为复制镜像模式。 tenant String 模型所属租户的账号id。
/json” data 在线服务-非必选 批量服务-必选 String 请求体以json schema描述。参数说明请参考官方指导。 表5 response结构说明 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-type 在线服务-非必选 批量服务-必选 String data
语言模型推理性能测试 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在
语言模型推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范
--per-channel:权重量化方法,如果指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 参考启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant 使用llm-compre
缺点:资源申请周期长,购买成本高,管理视角下资源使用效率较低。 环境开通指导请参考DevServer资源开通;环境配置指导请参考Snt9B裸金属服务器环境配置指南。 本文基于方式二的环境进行操作,请参考方式二中的环境开通和配置指导完成裸机和容器开发初始化配置。注意业务基础镜像选择Ascend+PyTorch镜像。
网段设置以后不能修改,避免与将要打通的VPC网段冲突。可能冲突的网段包括: 用户的vpc网段 容器网段(固定是172.16.0.0/16) 服务网段(固定是10.247.0.0/16) 确认无误后,单击“确定”。 父主题: 基本配置
语言模型推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范
请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值)。 响应参数 状态码: 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型
使用前必读 在调用ModelArts API之前,请确保已经充分了解ModelArts相关概念,详细信息请参见产品介绍。 ModelArts提供了REST(Representational State Transfer)风格API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用API。
保存Notebook实例 通过预置的镜像创建Notebook实例,在基础镜像上安装对应的自定义软件和依赖,在管理页面上进行操作,进而完成将运行的实例环境以容器镜像的方式保存下来。镜像保存后,默认工作目录是根目录“/”路径。 保存的镜像中,安装的依赖包不丢失,持久化存储的部分(ho
在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 通过预置的镜像创建Notebook实例,在基础镜像上安装对应的自定义软件和依赖,在管理页面上进行操作,进而完成将运行的实例环境以容器镜像的方式保存下来。镜像保存后,默认工作目录是根目录“/”路径。 保存的镜像中,安装的依赖包不丢
json.json的下载链接:https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json 数据存放参考目录结构如下: ${workdir}(例如/h