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性能调优 Profiling数据采集 使用Advisor工具分析生成调优建议 调优前后性能对比 父主题: Dit模型PyTorch迁移与精度性能调优
Loss对齐结果 在排查完精度偏差来源之后发现,Loss最大绝对偏差减少为0.0003,Loss结果对齐。 需要注意训练引入随机性的目的是为了增加结果的鲁棒性,理论上不会对训练模型的收敛与否造成影响。 此处做随机性固定主要的目的是为了训练结果可完全复现,从而实现NPU和标杆的精度对齐。
模型转换报错如何查看日志和定位? 通过如下的配置项打开对应的模型转换日志,可以看到更底层的报错。如配置以下的环境变量之后,再重新转换模型,导出对应的日志和dump图进行分析: 报错日志中搜到“not support onnx data type”,表示MindSpore暂不支持该算子。
JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 业务代码问题
对于上述提到的性能劣化且出现step不固定的场景,优先考虑使用动态profiling方式进行采集。如图3中所示"if step==5"处,需要在业务代码中添加如下判断逻辑:记录每一个step的耗时,如果某个step的耗时出现异常,即大于正常step耗时或者均值耗时的20%(根据训练日志
长训Loss比对结果 在单卡环境下,执行一个Epoch训练任务,GPU和NPU训练叠加效果如下: 上图中的红色曲线为GPU Loss折线图,蓝色曲线为NPU训练Loss折线图。在整网训练单个Epoch情况下,Loss总体的绝对偏差大约为0.08181。 父主题: 精度对齐
Profiling数据采集 在train.py的main()函数Step迭代处添加配置,添加位置如下图所示: 此处需要注意的是prof.step()需要加到dataloder迭代循环的内部以保证采集单个Step迭代的Profiling数据。 更多信息,请参见Ascend PyTorch
使用Msprobe工具分析偏差 观察上一章Loss趋势,在首个Step有较小偏差,所以对第一个Step进行比对分析。此处使用Msprobe的整网Dump和比对分析功能。 首先安装社区Msprobe工具,命令如下: pip install mindstudio-probe 使能工具
JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 业务代码问题
调优前后性能对比 在完成上一章几类调优方式之后,在单卡场景下实测性能调优比对结果如下表所示: 设备 batch_size Steps/Sec 1p-GPU Ant8 16 3.17 1p-NPU snt9b 313T 16 2.17 1p-NPU snt9b 313T调优后 16
使用AI案例 在AI Gallery中,您可以根据您的业务场景和诉求,查找并订阅相应的场景化AI案例。订阅后可以一键运行案例。 AI Gallery中分享的案例支持免费订阅,但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署,管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册
使用Advisor工具分析生成调优建议 关于Advisor使用及安装过程请参见昇腾社区Gitee。最后生成导出的各类场景的建议包含以下两种: Terminal日志信息的概览建议。 包含Detail信息及修改示例的HTML信息。 按照建议信息做如下修改: 亲和优化器使能,在train
如果升级方式为安全升级,则根据滚动节点数量选择无业务的节点,隔离节点并滚动升级。 如果升级方式为强制升级,则根据滚动节点数量随机选择节点,隔离节点并滚动升级。 无业务节点定义:在资源池详情“节点管理”页签下,如果GPU/Ascend的可用数等于总数,则为无业务节点。 滚动驱动升级时,驱动异常的
如果升级方式为安全升级,则根据滚动实例数量选择无业务的节点,隔离节点并滚动升级。 如果升级方式为强制升级,则根据滚动实例数量随机选择节点,隔离节点并滚动升级。 无业务节点定义:在资源池详情“节点”页签下,如果GPU/Ascend的可用数等于总数,则为无业务节点。 滚动驱动升级时,驱动异常的节
如何保证自定义镜像能不因为超过35G而保存失败? 可以从如下几方面考虑: 请选择较小的基础镜像创建Notebook实例,这样在实例中可操作的空间才会大,可自由安装的包才能更多,一般建议原始的启动Notebook的基础镜像在SWR侧查看大小不要超过6G。 镜像保存主要保存在/hom
tonkenization_qwen.py会在cache中读取SimSun.ttf 文件,如果没有,就会联网下载,ModelArts作业在执行过程中可能不能请求网络,会遇到报错。 # 直接手动下载 https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com
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Cluster资源池创建完成,使用一段时间后,由于用户业务的变化,对于资源池资源量的需求可能会产生变化,面对这种场景,ModelArts Lite Cluster资源池提供了扩缩容功能,用户可以根据需求动态调整资源。 缩容操作可能影响到正在运行的业务,建议用户在业务空窗期进行缩容,或进入资源池详情页
在AI Gallery中,您可以下载满足业务需要的数据集。 前提条件 注册并登录华为云,且创建好OBS桶用于存储数据。 下载数据集 登录“AI Gallery”。 选择“资产集市 > 数据集”,进入数据页面,该页面展示了所有共享的数据集。 搜索业务所需的数据集,请参见查找和收藏资产。
Cluster资源时,可能会导致资源池部分功能异常。下表可帮助您定位异常出现的原因,风险操作包括但不限于以下内容。 高危操作风险等级说明: 高:对于可能直接导致业务失败、数据丢失、系统不能维护、系统资源耗尽的高危操作。 中:对于可能导致安全风险及可靠性降低的高危操作。 低:高、中风险等级外的其他高危操作。