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\ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
\ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
in/npu-smi --shm-size 60g --device=/dev/davinci_manager --device=/dev/hisi_hdc --device=/dev/devmm_svm --device=/dev/davinci0 --security-opt
60g --device=/dev/davinci_manager --device=/dev/hisi_hdc --device=/dev/devmm_svm --device=/dev/davinci0 --device=/dev/davinci1 --device=/dev/davinci2
用户执行huaweicloud.com相关API超时 问题现象 用户在Notebook里通过request请求接口时超时:GET pangu-xxx.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com。 原因分析 在Notebook中访问公网需要通过代理,访问huawei
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机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi
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机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 检查环境。 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。
\ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
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机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi
\ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
下降问题,对比NPU芯片中的API计算数值与CPU或GPU芯片中的API计算数值,进行问题定位。 同一模型,进行迭代(模型、框架版本升级或设备硬件升级)时存在的精度下降问题,对比相同模型在迭代前后版本的API计算数值,进行问题定位。 首先通过在PyTorch训练脚本中插入dump
Notebook无法执行代码,如何处理? 当Notebook出现无法执行时,您可以根据如下几种情况判断并处理。 如果只是Cell的执行过程卡死或执行时间过长,如图1中的第2个和第3个Cell,导致第4个Cell无法执行,但整个Notebook页面还有反应,其他Cell也还可以单击
\ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
在AscendCloud-AIGC代码包的multimodal_algorithm目录下集成了多个多模态模型的适配脚本,用户可通过不同模型中的xxx_install.sh脚本一键适配。在用户通过Dockerfile构建模型的环境镜像时会执行该脚本,这会从github上拉取模型的官方源码,并通过git apply
in signature_defs: signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0]
\ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
\ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
在AscendCloud-AIGC代码包的multimodal_algorithm目录下集成了多个多模态模型的适配脚本,用户可通过不同模型中的xxx_install.sh脚本一键适配。在用户通过Dockerfile构建模型的环境镜像时会执行该脚本,这会从github上拉取模型的官方源码,并通过git apply
\ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
边缘服务 云端服务是集中化的离终端设备较远,对于实时性要求高的计算需求,把计算放在云上会引起网络延时变长、网络拥塞、服务质量下降等问题。而终端设备通常计算能力不足,无法与云端相比。在此情况下,通过在靠近终端设备的地方建立边缘节点,将云端计算能力延伸到靠近终端设备的边缘节点,从而解决上述问题。