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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 迁移环境准备有以下两种方式：
通过SDK创建工作流时，预先定义好部分运行场景，具体可参考在Workflow中指定仅运行部分节点。 在配置工作流时，打开“部分运行”开关，选择需要执行的部分运行场景，并填写完善相关节点的参数。 图1 部分运行 保存上一步的配置后，单击“启动”按钮即可启动部分运行场景。 父主题：
py”存在，创建“module_dir”的“__init__.py”，如原因分析中的结构所示。 由于无法知晓“project_dir”在容器中的位置，所以利用绝对路径，在“main.py”中将“project_dir”添加到“sys.path”中，再导入： import os import sys
Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明。 进入容器环境，创建自己的工作目录。 由于在Snt9B裸金属服务器环境配置指南的配置环境步骤中，在启动容器时将物理机的home目录挂载到容器的“/home_host”目录下，该目录可以直接使用上传到物理机“ho
calling 暂不支持。 在Dify中创建Agent进行编配，在右上角单击“Agent 设置”，选择上一步配置好的模型进行使用。 在Agent设置中可以看到Dify已自动将Agent Mode切换到了Function Calling模式。 图1 Agent设置 在“编排”页面的“提示词”文本框，输入以下信息。
使用llm-compressor工具量化Deepseek-v2系列模型 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： git clone https://github
页面。 图2 配置中心 根据图3，按步骤进行：判断是否安装 kubectl、下载kubectl配置文件、在机器中安装和配置kubectl。 图3 kubectl访问集群配置 在节点机器中，输入命令，查看Kubernetes集群信息。若显示如图图4的内容，则配置成功。 kubectl
ppl困惑度评测一般用于base权重测评，会将n个选项上拼接上下文，形成n个序列，再计算这n个序列的困惑度(perplexity)。其中，perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结果。运行时间比较长，例如llama3_8b 跑完mmlu要2~3小时。 在npu卡上，使用多卡进行推理时，需要预置变量
场景描述 在Ubuntu 20.04每次内核升级后，系统需要重新启动以加载新内核。如果您已经安装了自动更新功能，则系统将自动下载和安装可用的更新，这可能导致系统在不经意间被重启，如果使用的软件依赖于特定版本的内核，那么当系统自动更新到新的内核版本时，可能会出现兼容性问题。在使用Ubuntu20
辑模型请参考PyTorch自动迁移。 在PyTorch模型迁移后进行训练的过程中，CPU只负责算子的下发，而NPU负责算子的执行，算子下发和执行异步发生，性能瓶颈在此过程中体现。在PyTorch的动态图机制下，算子被CPU逐个下发到NPU上执行。一方面，理想情况下CPU侧算子下发
存在多种角色（如管理员、算法开发者、应用运维），希望限制不同角色只能使用特定功能 逻辑上存在多套“环境”且相互隔离（如开发环境、预生产环境、生产环境），并限定不同用户在不同环境上的操作权限 其他任何需要对特定子账号（组）做出特定权限限制的情况 您是个人用户，但已经在IAM创建多个子账号，且期望限定不同子账号所能使用的ModelArts功能、资源不同。
支持。当前cuda版本无so文件，需外部导入so文件（自行在浏览器下载），再设置LD_LIBRARY_PATH，具体见2。 不支持。尝试更换引擎，重新下发作业。或者使用自定义镜像创建作业，可参考使用自定义镜像创建作业。 父主题： 云上迁移适配故障
页面。 图2 配置中心 根据图3，按步骤进行：判断是否安装 kubectl、下载kubectl配置文件、在机器中安装和配置kubectl。 图3 kubectl访问集群配置 在节点机器中，输入命令，查看Kubernetes集群信息。如果显示如图4的内容，则配置成功。 kubectl
页面。 图2 配置中心 根据图3，按步骤进行：判断是否安装 kubectl、下载kubectl配置文件、在机器中安装和配置kubectl。 图3 kubectl访问集群配置 在节点机器中，输入命令，查看Kubernetes集群信息。如果显示如图图4的内容，则配置成功。 kubectl
ipv4.ip_forward Step3 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 Step4 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图3
全部”的视频。 在“未标注”页签左侧视频列表中，单击目标视频文件，打开标注页面。 在标注页面中，播放视频，当视频播放至待标注时间时，单击进度条左侧的暂停按钮，将视频暂停至某一帧对应的画面。 在上方区域选择标注框，默认为矩形框。使用鼠标在视频画面中框出目标，然后在弹出的添加标签文本
1 # 设置plog日志是否在屏幕上显示，1表示默认设置在屏幕上显示日志。 ASCEND_GLOBAL_EVENT_ENABLE=1 # 设置事件级别 不开启Event日志级别为0；开启Event日志级别为1。 ma-pre-start脚本在与训练启动文件同级的目录下放置，命名为ma-pre-start
grafana/grafana-oss 在BMS页面打开Grafana所在节点的安全组配置，添加入方向规则，允许外部访问3000、9090端口： 在浏览器地址栏输入xx.xx.xx.xx:3000，登录Grafana，默认账号密码为：admin/admin。在配置管理页面，添加数据源，类型选择Prometheus。
为0、1、2、3，但是您在进行cuda相关的运算时，例如"tensor.to(device="cuda:7")"，将张量搬到了7号GPU卡上，超过了实际可用的ID号。 如果cuda相关运算设置的卡ID号在所选规格范围内，但是依旧出现了上述报错。可能是该资源节点中存在GPU卡损坏的
节点池中更新的“资源标签”信息会同步到节点上。 图2 更新节点池 删除节点池 当有多个节点池时，支持删除节点池，此时在操作列会显示“删除”按钮，单击“删除”后输入“DELETE”并单击“确定”即可。 每个资源池至少需要有一个节点池，当只有一个节点池时不支持删除。 查看节点池的存储配置 在节点池管理的更新页
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