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<镜像名称>:<版本名称> . nerdctl build 会去镜像仓库拉取镜像,不会直接使用本地镜像。构建前可以 nerdctl pull 拉取测试以下镜像是否能拉取成功。 <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:pytorch_2_1_ascend:20240606。 记住使
<镜像名称>:<版本名称> . nerdctl build 会去镜像仓库拉取镜像,不会直接使用本地镜像。构建前可以 nerdctl pull 拉取测试以下镜像是否能拉取成功。 <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:pytorch_2_1_ascend:20240606。 记住使
0:8080 (Press CTRL+C to quit) 步骤七 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一:通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。如果启动服务未添加s
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能,不需要此json文件,此时scale系数默认为1,但是可能会造成精度下降。 per-tensor+per-head静态量化场景
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能,不需要此json文件,此时scale系数默认为1,但是可能会造成精度下降。 per-tensor+per-head静态量化场景
图像的质量。研究表明,具有较高GFLOPs的DiT模型在图像生成任务中表现更好,尤其是在ImageNet 512×512和256×256的测试中,DiT-XL/2模型实现了2.27的FID值。 下文以Dit模型为例,介绍如何在昇腾设备上如何进行模型迁移,精度及性能调优。 环境准备
0:8080 (Press CTRL+C to quit) 步骤七 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一:通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。如果启动服务未添加s
<镜像名称>:<版本名称> . nerdctl build 会去镜像仓库拉取镜像,不会直接使用本地镜像。构建前可以 nerdctl pull 拉取测试以下镜像是否能拉取成功。 <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:pytorch_2_1_ascend:20240606。 记住使
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能,不需要此json文件,此时scale系数默认为1,但是可能会造成精度下降。 per-tensor+per-head静态量化场景
<镜像名称>:<版本名称> . nerdctl build 会去镜像仓库拉取镜像,不会直接使用本地镜像。构建前可以 nerdctl pull 拉取测试以下镜像是否能拉取成功。 <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:pytorch_2_1_ascend:20240606。 记住使
调用API获取项目ID 从控制台获取项目ID和名称 从控制台获取项目ID(project_id)和名称(project name)的步骤如下: 注册并登录管理ModelArts控制台。 在页面右上角单击用户名,然后在下拉列表中单击“我的凭证”,进入“我的凭证”页面。 如果您登录的是华为
在ModelArts上运行训练作业、将模型部署为在线服务会收取计算资源费用。案例使用完成后请参考后续操作:清除相应资源及时清除资源和数据。 步骤一:准备工作 注册华为账号并开通华为云、实名认证 注册华为账号并开通华为云 进行实名认证 配置委托访问授权 ModelArts使用过程中涉及到OBS等服务交互,首次使用Mod
Method Not Allowed 问题现象 服务预测报错:Method Not Allowed 原因分析 服务预测默认注册的API需要使用POST方法调用。如您使用了GET方法,APIG(API网关)将会拦截请求。 处理方法 使用POST方法调用。 父主题: 服务预测
analysis中对应维度的各项分析及其优先级。 红色为高优先级,黄色为中等优先级,绿色为低优先级。参考html进行分析调优时,请按照优先级从高到低依次进行并测试调优后性能,快速解决重点问题。 图1 html报告总览-三大模块 当前advisor的performance problem analysis中包含如下分析项。
常用的依赖环境进行固化,提供合适的软件、操作系统、网络等配置策略,通过在硬件上的充分测试,确保其兼容性和性能最合适。 方便自定义,预置镜像已经在SWR仓库中,通过对预置镜像的扩展完成自定义镜像注册。 安全可信,基于安全加固最佳实践,访问策略、用户权限划分、开发软件漏洞扫描、操作系
AI资产包括但不限于文本、图形、数据、文章、照片、图像、插图、代码、AI算法、AI模型等。 用户的个人信息包括: 用户注册时提供的昵称、头像、邮箱。 用户参加实践时提供的姓名、手机号、邮箱。 用户伙伴注册时提供的企业信息。 用户发布资产时提供的联系人姓名、手机号、邮箱。 资产管理 对于用户发布在AI Gallery中的资产,AI
BASE_IMAGE=${base_image} . 注意:nerdctl build 会去镜像仓库拉取镜像,不会直接使用本地镜像。构建前可以nerdctl pull拉取测试镜像是否能拉取成功。 <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:pytorch_2_1_ascend:20240606。 ${base_image}为基础镜像地址。
能否提供实际模型、网络验证的代码和数据等信息 提供实际模型、网络验证的代码和数据。 提供与业务类型类似的开源模型,例如GPT3 10B/13B。 提供测试模型以及对应的Demo代码路径(开源或共享)。 可以提前的完成POC评估,例如框架、算子支持度,以及可能的一些性能指标。 - 如果是AIGC场景的业务例如Stable
BASE_IMAGE=${base_image} . 注意:nerdctl build会去镜像仓库拉取镜像,不会直接使用本地镜像。构建前可以使用nerdctl pull命令拉取测试镜像,查看是否能拉取成功。 <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:pytorch_2_1_ascend:20240606。 ${base_image}为基础镜像地址。
--port:服务部署的端口,注意如果不同实例部署在一台机器上,不同实例需要使用不同端口号。分离部署对外服务使用的是scheduler实例端口,在后续推理性能测试和精度测试时,服务端口需要和scheduler实例端口保持一致。 --model:HuggingFace下载的官方权重 --max-num-seqs:同时处理的最大句子数量