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Lite Cluster资源使用 在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成分布式训练任务 在Lite Cluster资源池上使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练 在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成推理任务
在服务部署页面,选择模型部署使用的资源规格。 模型来源:默认为生成的模型。 选择模型及版本:自动匹配当前使用的模型版本,支持选择版本。 资源池:默认公共资源池。 分流:默认为100,输入值必须是0-100之间。 计算节点规格:请根据界面显示的列表,选择可用的规格,置灰的规格表示当前环境无法使用。如果公
在Notebook中使用Moxing命令 MoXing Framework功能介绍 Notebook中快速使用MoXing mox.file与本地接口的对应关系和切换 MoXing常用操作的样例代码 MoXing进阶用法的样例代码 父主题: 使用Notebook进行AI开发调试
Serve_from_sub_path设置为true 保存Notebook镜像。 进入Notebook控制台,单击“开发空间 > Notebook”,在Notebook实例列表里找到对应的实例,选择“更多 > 保存镜像”。 在保存镜像对话框中,设置组织、镜像名称、镜像版本和描述信息。单击“确定”保存镜像。
径。 检查使用的资源是否为CPU,CPU的“/cache”与代码目录共用10G,可能是空间不足导致,可在代码中使用如下命令查看磁盘大小。 os.system('df -hT') 磁盘空间满足,请执行5。 磁盘空间不足,请您使用GPU资源。 如果是在Notebook使用MoXing
re引擎的AI模型。具体操作流程如图1 使用JupyterLab在线开发调试代码所示。 图1 使用JupyterLab在线开发调试代码 操作步骤 创建Notebook实例。 在ModelArts控制台创建一个Notebook实例,选择要使用的AI框架。具体参见创建Notebook实例。
配置ModelArts基本使用权限 场景描述 Step1 创建用户组并加入用户 Step2 为用户配置云服务使用权限 Step3 为用户配置ModelArts的委托访问授权 Step4 测试用户权限 父主题: 典型场景配置实践
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
自定义显示列:默认所有显示项全部勾选,您可以根据实际需要定义您的显示列。 图1 表格显示设置 单击“确定”即可按照设置好的显示列进行显示。 同时可支持对自动学习项目显示页进行排序,单击表头中的箭头,就可对该列进行排序。 父主题: 使用自动学习实现图像分类
b在线使用Notebook实例进行AI开发。 本地IDE使用PyCharm工具,远程连接访问,具体参见通过PyCharm远程使用Notebook实例。 本地IDE使用VS Code工具,远程连接访问,具体参见通过VS Code远程使用Notebook实例。 本地IDE使用SSH工
推理业务迁移到昇腾的通用流程,可参考GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导。 由于Huggingface网站的限制,访问Stable Diffusion链接时需使用代理服务器,否则可能无法访问网站。 在Stable Diffusion迁移适配时,更多的时候是在适配Diffusers和Stable Diffusion
diffusers==0.11.1 下载git lfs,用于下载git仓中的大文件。 由于欧拉源上没有git-lfs包,所以需要从压缩包中解压使用,在浏览器中输入如下地址下载git-lfs压缩包并上传到服务器的/home目录。 https://github.com/git-lfs/git-
filing采集工具集成到同一个工具中,极大简化了用户的使用流程。建议在迁移过程中使用Tailor工具替代下面列举的原始工具MS Convertor、Benchmark和msprof。使用指导详见AIGC工具tailor使用指导。 模型转换工具 离线转换模型功能的工具MSLite
calling 设置为“Tool Call”。 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
物理内存使用率 ma_container_memory_util 该指标用于统计测量对象已使用内存占申请物理内存总量的百分比。 百分比(Percent) 0~100% 连续2个周期原始值 > 95% 建议 排查是否符合业务资源使用预期,如果业务无问题,无需处理。 物理内存使用量 m
txt") 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
MindSpore Lite云侧推理包解压缩后,设置LITE_HOME环境变量为解压缩的路径,例如: export LITE_HOME=$some_path/mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64 设置环境变量LD_LIBRARY_PATH: export
在线服务预测时,如何提高预测速度? 部署在线服务时,您可以选择性能更好的“计算节点规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时,您可以增加“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果节点个数设置大于1,表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。
在Chrome浏览器中安装ModHeader插件。 图10 安装ModHeader插件 Chrome浏览器安装ModHeader插件后,可能会导致访问不了ModelArts平台,访问ModelArts时需要临时禁用ModHeader插件。或者使用Edge登录ModelArts,使用Chrome安装插件访问页面。
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