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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围内波动
AI Gallery使用流程 AI Gallery提供了模型、数据集、AI应用等AI数字资产的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节,加速AI资产的开发与落地,保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。
创建和保存Pascal VOC文件 需要先创建包含Pascal VOC信息的对象,然后保存。Pascal VOC信息请见表2。路径支持本地和OBS,如果是OBS,需要Session信息。 pascal_voc.save_xml(xml_file_path, save_mode='w'
训练作业卡死检测 什么是训练作业卡死检测 训练作业在运行中可能会因为某些未知原因导致作业卡死,如果不能及时发现,就会导致无法及时释放资源,从而造成极大的资源浪费。为了节省训练资源成本,提高使用体验,ModelArts提供了卡死检测功能,能自动识别作业是否卡死,并在日志详情界面上展
在Notebook调试环境中部署推理服务 在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。 Step1 准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建,并打开Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传
创建和保存Manifest文件 需要先创建包含Manifest信息的对象,然后保存。Manifest信息请见表2。路径支持本地和OBS,如果是OBS,需要Session信息。 manifest_info.save(path, session=None, save_mode="w")
训练作业卡死检测定位 什么是训练作业卡死检测 训练作业在运行中可能会因为某些未知原因导致作业卡死,如果不能及时发现,就会导致无法及时释放资源,从而造成极大的资源浪费。为了节省训练资源成本,提高使用体验,ModelArts提供了卡死检测功能,能自动识别作业是否卡死,并在日志详情界面
预训练数据处理 训练前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。 Alpaca数据处理说明 数据预处理脚本preprocess_data.py存放在代码包的“llm_train/AscendSpeed/ModelLink/tools”目录中,脚本样
推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试,建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,执行benchmark脚本进行性能测试。若需要在生产环境中进行推理性能测试,请通过调用接口的方式进行测试。 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。
推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试,建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,执行benchmark脚本进行性能测试。若需要在生产环境中进行推理性能测试,请通过调用接口的方式进行测试。 约束限制 创建在线服务时,每秒服务流量限制默认为100
批量添加样本 功能介绍 批量添加样本。 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/{project_id}/datasets/{dataset
预训练数据处理 训练前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。 Alpaca数据处理说明 数据预处理脚本preprocess_data.py存放在代码包的“llm_train/AscendSpeed/ModelLink/tools/”目录中,脚本具体内容如下。
基于MindSpore Lite的模型转换 迁移推理业务的整体流程如下: 模型准备 转换关键参数准备 模型转换 推理应用适配 主要通过MindSpore Lite(简称MSLite)进行模型的转换,进一步通过MindSpore Runtime支持昇腾后端的能力来将推理业务运行到昇腾设备上。
ModelArts Standard的WebSocket在线服务全流程开发 背景说明 WebSocket是一种网络传输协议,可在单个TCP连接上进行全双工通信,位于OSI模型的应用层。WebSocket协议在2011年由IETF标准化为RFC 6455,后由RFC 7936补充规范。Web
使用PyCharm Toolkit插件连接Notebook 由于AI开发者会使用PyCharm工具开发算法或模型,为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境,ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit,协助用户完成SSH远程连接N
分析ModelArts数据集中的数据特征 基于图片或目标框对图片的各项特征,如模糊度、亮度进行分析,并绘制可视化曲线,帮助处理数据集。 您还可以选择数据集的多个版本,查看其可视化曲线,进行对比分析。 背景信息 只有“图片”的数据集,且版本标注类型为“物体检测”和“图像分类”的数据集版本支持数据特征分析。
如何查看ModelArts中正在收费的作业? 在ModelArts管理控制台,单击左侧菜单栏的“总览”,您可以在“总览>生产概况”区域查看正在收费的作业。根据实际情况进入管理页面,停止并删除实例。例如,Notebook正在计费,请前往“开发空间 > Notebook”页面,将状态
查询训练作业镜像保存任务 功能介绍 查询训练作业镜像保存任务。 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 GET /v2/{project_id}/traini
导出ModelArts数据集中的数据为新数据集 针对数据集中的数据,用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据,导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。本章主要介绍将ModelArts数据集中的数据为新数据集的方式,新导出的数据集可直接在ModelArts控制台数据集列表中显示。
如何查看ModelArts中正在收费的作业? 在ModelArts管理控制台,单击左侧菜单栏的“总览”,您可以在“总览”区域查看正在收费的作业。根据实际情况进入管理页面,停止实例。例如,Notebook正在计费,请前往“开发空间 > Notebook”页面,将状态为“运行中”的Notebook实例停止。