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建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以app_key和app_secret保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_APP_KEY和HUAWEICLOUD_APP_SECRET。
性,GPU和NPU(Ascend)硬件由于存在一定细小的差别,很难确保完全一致,较难达成生成图片100%匹配,建议通过盲测的方式对效果进行验证。 父主题: 常见问题
主动健康监控、诊断、系统验证、策略、电源和时钟管理、配置管理和审计等。 前提条件 裸金属服务器需要安装driver、cuda、fabric-manager软件包。 1、安装Docker 使用Docker官方脚本安装最新版Docker: curl https://get.docker
04系统),安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc - V”显示正确的安装信息,然后使用Pytorch下述命令验证cuda有效性: print(torch.cuda.is_available()) 显示报错: UserWarning: CUDA initialization:
Gallery下载到桶里的数据集,再在ModelArts里创建数据集,显示样本数为0 首先需要确认从AI Gallery下载的数据格式,比如压缩包、excel文件等会被忽略,支持格式详情: 数据集类型 标注类型 创建数据集 导入数据 导出数据 发布数据集 修改数据集 管理版本 自动分组 数据特征 文件型 图像分类
Lite云侧推理模型前向推理执行耗时进行定量分析(性能),还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析(精度)。 精度测试 benchmark工具用于精度验证,主要工作原理是:固定模型的输入,通过benchmark工具进行推理,并将推理得到的输出与标杆数据进行相似度度量(余弦相似度和平均相对误差
Gallery,在报名实践活动或发布AI说时,将跳转至“欢迎入驻AI Gallery”页面。 在“欢迎入驻AI Gallery”页面,填写“昵称”和“邮箱”,并根据提示获取验证码。阅读并同意《华为云AI Gallery数字内容发布协议》和《华为云AI Gallery服务协议》后,单击“确定”完成入驻。 图1 入驻AI
迁移效果校验 在pipeline适配完成后,需要验证适配后的效果是否满足要求,通过对比原始onnx pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题,则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx,将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite
日志提示“root: XXX valid number is 0” 问题现象 日志提示“root: XXX valid number is 0”,表示训练集/验证集/测试集的有效样本量为0,例如: INFO: root: Train valid number is 0. INFO: root: Eval
ABCDEFJ....”,则调用接口时将“X-Auth-Token: ABCDEFJ....”加到请求消息头即可,如下所示。 GET https://modelarts.cn-north-1.myhuaweicloud.com/v1/{project_id}/services Content-Type:
PyTorch迁移精度调优 完成代码迁移适配后,用户需要进一步验证训练精度是否达标。在保证迁移正确的前提下,迁移后精度偏差的来源,一方面是昇腾设备部分算子的实现和CUDA算子有差异,另外一方面则是硬件方面的差异,如Ascend Snt9芯片上的Matmul和Conv等cube算子
C:/Users/my.pem StrictHostKeyChecking no ForwardAgent yes 提示:因为SSH登录时会忽略known_hosts文件,有安全风险 父主题: VS Code使用技巧
ght可视化作业 ModelArts支持在开发环境中开启MindInsight可视化工具。在开发环境中通过小数据集训练调试算法,主要目的是验证算法收敛性、检查是否有训练过程中的问题,方便用户调测。 MindInsight能可视化展现出训练过程中的标量、图像、计算图以及模型超参等信
--toolkit --samples --silent 验证NVIDIA安装结果。 nvidia-smi -pm 1 nvidia-smi /usr/local/cuda/bin/nvcc -V 安装Pytorch2.0和验证CUDA验证。 PyTorch2.0所需环境为Python3.10,
下载v1-5模型:https://huggingface.co/benjamin-paine/stable-diffusion-v1-5/blob/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors(需登录)。 下载sdxl_base模型:https://huggingface
准备数据(可选) 此小节为自定义数据集执行过程,如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集,目前支持alpaca格式和sharegpt格式的微调数据集;使用自定义数据集时,请更新代码目录下data/dataset_info
sh调用app.py启动服务器,app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设置启动命令,您也可以在镜像中自定义启动命令,在创建AI应用时填写与您镜像中相同的启动命令。 提供的服务可使用HTTPS/HTTP协议和监听的容器端口,端口和协议可根据镜像
自定义脚本内容 ... # run.sh调用app.py启动服务器,app.py请参考https示例 python app.py 提供的服务必须使用https协议, 且暴露在“8080”端口。请参考https示例。 (可选)在“8080”端口,提供URL路径为“/health”的健康检查服务(健康检查的URL路径必须为
requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step4 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
requirements.txt # 第三方依赖 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。