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name: ascend-driver hostPath: path: /usr/local/Ascend/driver - name: ascend-add-ons hostPath: path: /u
不会出现NPU等待CPU算子下发即NPU空转的场景，如果存在，则CPU侧算子下发存在瓶颈。 图1 Host算子下发和Device算子执行 综上所述，性能优化的总体原则为：减少Host算子下发时间、减少Device算子执行时间。 训练代码迁移完成后，如存在性能不达标的问题，可参考下
service_id): list_host_endpoints_url = "{}/v1/{}/services/{}/predict/endpoints?type=host_endpoints" url = list_host_endpoints_url.format(REGION_ENDPOINT
service_id): list_host_endpoints_url = "{}/v1/{}/services/{}/predict/endpoints?type=host_endpoints" url = list_host_endpoints_url.format(REGION_ENDPOINT
/home/ma-user/etc/ssh_host_rsa_key0 -N '' -t rsa > /dev/null /usr/sbin/sshd -p $MY_SSHD_PORT -h /home/ma-user/etc/ssh_host_rsa_key0 将准备好的sshd启
打开命令面板（Windows： Ctrl+Shift+P，macOS：Cmd+Shift+P），搜索“Kill VS Code Server on Host”，选择出问题的实例进行自动清除，然后重新进行连接。 图1 清除异常的实例 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
script中的方式获取，以保证兼容性。 v1的BATCH_CUSTOM0_HOSTS环境变量，可以使用v2的${MA_VJ_NAME}-${MA_TASK_NAME}-0.${MA_VJ_NAME}:6666替换。 一般而言，v1的BATCH_CUSTOM{N}_HOSTS环境变量，可以使用v2的${MA_VJ_
pip show diffusers 修改代码依赖 新建并进入/home_host/work/pipeline目录。 mkdir -p /home_host/work/pipeline cd /home_host/work/pipeline 将onnx pipeline依赖的图生图源
ice-{pid}_{timestamp}.log” 其中，pid是HOST侧用户进程号。 样例： device-166_20220718191853764.log plog日志 HOST侧用户进程，在HOST侧产生的日志（例如:ACL /GE）。 plog日志会生成到训练容器中
其开启，如果已经开启，则直接进入4。 登录Grafana。 Grafana默认在本地的3000端口启动，打开链接http://localhost:3000，出现Grafana的登录界面。首次登录用户名和密码为admin，登录成功后请根据提示修改密码。 父主题： 安装配置Grafana
el.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer \ --epochs
_13b.sh <MASTER_ADDR=localhost> <NNODES=1> <NODE_RANK=0> 示例： sh scripts_modellink/llama2/0_pl_sft_13b.sh localhost 1 0 方法二：定义变量形式：提前定义主节点IP地
您可以直接使用benchmark命令测试mindir模型性能，用来对比调优前后性能是否有所提升。 # shell cd /home_host/work benchmark --modelFile=diffusers/scripts/mindir_models/text_encoder
路径。 进入工作目录。 cd ascend_vllm Step4 部署并启动推理服务 在Step3中的terminal部署并启动推理服务。有2种方式，使用vllm-api启动推理服务，或者使用openai-api启动推理服务。参考命令如下： # 使用vllm-api python
py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python benchmark_parallel.py --backend vllm --host 127.0.0.1 --port 8080 --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs 5 \ --parallel-num
数。 cd benchmark_tools python benchmark_parallel.py --backend vllm --host ${docker_ip} --port 8080 --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs 5
el.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer \ --epochs
el.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer \ --epochs
el.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer \ --epochs
--configFile=config.ini 注意：推理应用开发时，需要使用模型的Resize功能，改变输入的shape。而且Resize操作需要在数据从host端复制到device端之前执行，下面是一个简单的示例，展示如何在推理应用时使用动态Shape。 import mindspore_lite
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