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准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
/v1/{project_id}/events 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 resource 是 String 事件所属资源类型。可选值为pools,表示资源池。
行推理业务,2张卡运行的情况下,推荐的最大序列max-model-len长度最大是16K,此处的单位K是1024,即16*1024。 测试方法:gpu-memory-utilization为0.9下,以4k、8k、16k递增max-model-len,直至达到能执行静态bench
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SDK简介 ModelArts服务软件开发工具包(ModelArts SDK)是对ModelArts服务提供的REST API进行的Python封装,以简化用户的开发工作。用户直接调用ModelArts SDK即可轻松管理数据集、启动AI训练以及生成模型并将其部署为在线服务。 ModelArts
“保存路径”:即导出数据存储的路径。建议不要将数据存储至当前数据集所在的输入路径或输出路径。 图12 导出至OBS 数据导出成功后,您可以前往您设置的保存路径,查看到存储的数据。 查看任务历史 当您导出数据后,可以通过任务历史查看导出任务明细。 在数据集详情页面中,单击右上角“任务历史
修改/etc/docker/daemon.json配置文件default-shm-size字段 方式二: docker run 命令中使用 --shm-size 参数来设置单个容器的共享内存大小 NPU:RoCE网卡down RoCELinkStatusDown 重要 NPU 卡 %d RoCE Link 状态Down
git-lfs-linux-arm64-v3.2.0.tar.gz cd git-lfs-3.2.0 sudo sh install.sh 设置git配置去掉ssl校验。 git config --global http.sslVerify false 从github拉取MiniCPM-V代码。
是否自动停止:为了避免资源浪费,建议您打开该开关,根据您的需求,选择自动停止时间,也可以自定义自动停止的时间。 图2 选择计算节点规格 图3 设置自动停止 参数填写完毕之后,单击运行状况右边的“继续运行”,单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。 步骤六:预测分析 运行完成
是否自动停止:为了避免资源浪费,建议您打开该开关,根据您的需求,选择自动停止时间,也可以自定义自动停止的时间。 图2 选择计算节点规格 图3 设置自动停止 参数填写完毕之后,单击运行状况右边的“继续运行”,单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。 步骤六:预测分析 运行完成
单击“添加授权”。在“访问授权”页面,在“授权对象类型”下面选择“IAM子用户”,“授权对象”选择开发者的账号,“委托选择”选择“新增委托”,“委托名称”设置为“ma_agency_develop_user”,“权限配置”选择“自定义”,“权限名称”勾选“OBS Administrator”。开
行推理业务,2张卡运行的情况下,推荐的最大序列max-model-len长度最大是16K,此处的单位K是1024,即16*1024。 测试方法:gpu-memory-utilization为0.9下,以4k、8k、16k递增max-model-len,直至达到能执行静态bench
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/v2/{project_id}/pools/{pool_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 系统生成的资源池名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选
行推理业务,2张卡运行的情况下,推荐的最大序列max-model-len长度最大是16K,此处的单位K是1024,即16*1024。 测试方法:gpu-memory-utilization为0.9下,以4k、8k、16k递增max-model-len,直至达到能执行静态bench
Open-Sora 1.0基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite DevServer上,使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,完成Open-Sora训练和推理。 资源规格要求
迁移环境准备 迁移环境准备有以下两种方式: 表1 方式说明 序号 名称 说明 方式一 ModelArts Notebook 该环境为在线调试环境,主要面向演示、体验和快速原型调试场景。 优点:可快速、低成本地搭建环境,使用标准化容器镜像,官方Notebook示例可直接运行。 缺点
ModelArts计费模式概述 ModelArts服务提供包年/包月和按需计费两种计费模式,以满足不同场景下的用户需求。如您需要快速了解ModelArts服务不同计费模式的具体价格,请参见ModelArts价格详情。 包年/包月:一种预付费模式,即先付费再使用,按照订单的购买周期