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性能调优 单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 单模型性能调优AOE 父主题: 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
设置知识库的本地路径。 工具扫描结果解读 AI CPU算子分析和处理 MA-Advisor工具分析结果的html文件中会有下述链接,提供AI CPU算子相关问题的修复指导和案例。 图17 AI CPU算子分析和处理 亲和API替换 MA-Advisor工具分析结果的html文件中
as_tuple=False).squeeze(1) tensor_sum2 = (tensor_a * mask_inds2).sum() 父主题: 自动诊断工具MA-Advisor使用指导
3.5,1.4,0.2 4.9,3.0,1.4,0.2 4.7,3.2,1.3,0.2 根据定义好的映射关系,最终推理请求样例如下所示,与在线服务使用的格式类似: { "data": { "req_data": [{ "input_1": 5.1, "input_2":
k_npu, v_npu, atten_mask) # result shape (1, 128, 4096) 父主题: 自动诊断工具MA-Advisor使用指导
删除资源标签 功能介绍 删除服务(目前只支持在线服务)的标签,支持批量删除。 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 DELETE /v1/{project_
ModelArts提供了云化版本的JupyterLab Notebook,为您提供在线的交互式开发调试工具。无需关注安装配置,即开即用。 Jupyterlab简介及常用操作 案例教程 本地IDE(PyCharm) ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit,协助用户完成代码上
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendC
大规模分布式训练能力,加速大模型研发 提供高性价比国产算力 多年软硬件经验沉淀,AI场景极致优化 加速套件,训练、推理、数据访问多维度加速 一站式端到端生产工具链,一致性开发体验 开“箱”即用,涵盖AI开发全流程,包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能,可灵活使用其中一个或多个功能。 支持本地
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evalua
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation(6.3.905版本)目
范,否则该镜像无法正常使用AI Gallery工具链服务(微调大师和在线推理服务)。 说明: 建议写清楚模型的使用方法,方便使用者更好的完成训练、推理任务。 表2 任务类型支持的AI Gallery工具链服务 任务类型 微调大师 在线推理服务 AI应用 文本问答/文本生成 支持 支持
部署AI应用 部署服务 ModelArts支持将模型部署为在线服务、批量服务和边缘服务。 部署为在线服务 部署为批量服务 访问服务 服务部署完成后,针对在线服务和边缘服务,您可以访问并使用服务,针对批量服务,您可以查看其预测结果。 访问在线服务 查看批量服务预测结果
C:\Users\xxx>python --version Python *.*.* 检查是否已安装Python通用包管理工具pip。如果Python安装过程中没有安装通用包管理工具pip,则参见pip官网完成pip安装,推荐pip版本小于24.0。 在本地环境执行命令pip --version,显示如下内容说明pip已安装。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendC
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试。 Step1 准备数据集 精度测试需要数据集进行测试。推荐公共数据集mmlu和ceval。下载地址: 表1 精度测试数据集 数据集名称 下载地址 下载说明 mmlu https://huggingface.co/datasets/cais/mmlu
infer_type 是 String 推理方式,取值为real-time/batch/edge。 real-time代表在线服务,将模型部署为一个Web Service,并且提供在线的测试UI与监控能力,服务一直保持运行。 batch为批量服务,批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。