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配套CANN8.0.RC1镜像 无 算子，包名：AscendCloud-OPP Scatter、Gather算子性能提升，满足MoE场景 昇腾随机数生成算子与GPU保持一致 支持GroupNorm+transpose+BMM融合算子 FFN推理算子支持geglu激活函数 支持配套pybind推理的10+算子（matmul
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。 edge表示边缘服务，通过华为云智能边缘平台，在边缘节点将模型部署为一个Web Service，需提前在IEF（智能边缘服务）创建好节点。
Object Storage Service）与SFS Turbo文件系统联动，可以实现灵活数据管理、高性能读取等。 约束限制 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3，驱动版本是23.0.6。 本案例仅支持在专属资源池上运行，确保专属资源池可以访问公网。
会首先下载模型文件到/home/ma-user/.cache目录下，然后启动推理步骤。 图1 启动脚本 运行结束后，可以看到当前目录下生成了对应尺寸的图像。 图2 推理生成的图像 步骤四 Diffusers使能多实例共享权重功能 进入AIGC插件解压路径，安装昇腾云torch插件。 pip install
导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 约束限制 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3，驱动版本是23.0.6。 本案例仅支持在专属资源池上运行。
GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法？ 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试，适用的环境为：Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器， 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件，以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器
elArts的IAM权限控制详解。 ModelArts的权限不会凌驾于其他服务的权限之上，当您给用户进行ModelArts赋权时，系统不会自动对其他相关服务的相关权限进行赋权。这样做的好处是更加安全，不会出现预期外的“越权”，但缺点是，您必须同时给用户赋予不同服务的权限，才能确保
用OBS中转，系统先将文件上传至OBS（对象桶或并行文件系统），然后从OBS下载到Notebook。下载完成后，ModelArts会将文件自动从OBS中删除。 例如，对于下面这种情况，可以通过“OBS中转”上传。 图5 通过OBS中转上传大文件 如果使用OBS中转需要提供一个OBS中转路径，可以通过以下三种方式提供：
bird"}' 执行成功显示： 图2 执行成功显示 在浏览器输入http://{宿主机ip}:8183，可以访问前端页面，通过输入文字生成图片。 图3 输入文字生成图片 注意需要勾选Enable Flash Attention按钮。 图4 Enable Flash Attention优化按钮
elArts的IAM权限控制详解。 ModelArts的权限不会凌驾于其他服务的权限之上，当您给用户进行ModelArts赋权时，系统不会自动对其他相关服务的相关权限进行赋权。这样做的好处是更加安全，不会出现预期外的“越权”，但缺点是，您必须同时给用户赋予不同服务的权限，才能确保
Storage Service）作为存储的方案，OBS用于存储模型文件、训练数据、代码、日志等，提供了高可靠性的数据存储解决方案。 约束限制 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格，只有llama3-8B/70B支持该功能。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3，驱动版本是23
Object Storage Service）与SFS Turbo文件系统联动，可以实现灵活数据管理、高性能读取等。 约束限制 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3，驱动版本是23.0.6。 本案例仅支持在专属资源池上运行，确保专属资源池可以访问公网。
除该实例，不会将流量路由到该实例，直到探测成功。 存活探针：用于检测应用实例内应用程序的健康状态。如果存活探针失败，即应用程序不健康，将会自动重启实例。 3种探针的配置参数均为： 检查方式：可以选择“HTTP请求检查”或者“执行命令检查”。 健康检查URL：“检查方式”选择“HT
prompt}，其中id表示对话中的第几张图片。"img_path"可以是本地的图片或网络地址。如果是本地图片，容器需要有权限读取图片。网络图片服务端会自动下载。 messages的样例如下： # body参考 # 图片存放本地示例 { "messages": [ { "role":
test.com or code.test.com:443 API同时支持使用AK/SK认证，AK/SK认证是使用SDK对请求进行签名，签名过程会自动往请求中添加Authorization（签名认证信息）和X-Sdk-Date（请求发送的时间）请求头。AK/SK认证的详细说明请参见API签名指南。
当资源规格为单机多卡时，需要指定超参world_size和rank。 当资源规格为多机时（即实例数大于 1），无需设置超参world_size和rank，超参会由平台自动注入。 方式二：使用自定义镜像功能，通过torch.distributed.launch命令启动训练作业。 创建训练作业的关键参数如表2所示。
强化学习引擎为learner，worker TensorFlow为ps，worker “MA_TASK_NAME=worker” MA_NUM_HOSTS 实例数。系统自动从资源参数的“实例数”中读取。 “MA_NUM_HOSTS=4” VC_TASK_INDEX 当前容器索引，容器从0开始编号。单机训练的时
修改封面图和二级标题 在发布的资产详情页面，单击右侧的“编辑”，选择上传新的封面图，为资产编辑独特的主副标题。 编辑完成之后单击“保存”。封面图和二级标题内容自动同步，您可以直接在资产详情页查看修改结果。 图1 修改封面图和二级标题 编辑标签 单击标签右侧的出现标签编辑框，在下拉框中勾选该资产对应的标签。
指定的训练输出的数据存储位置中保存Checkpoint，且“预下载至本地目录”选择“下载”。选择预下载至本地目录时，系统在训练作业启动前，自动将数据存储位置中的Checkpoint文件下载到训练容器的本地目录。 图1 训练输出设置 PyTorch版reload ckpt PyTorch模型保存有两种方式。
# 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在parameters字段中可以不填写，系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url", data=obs_data),
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