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性能预期:QPS 20/s - 业务访问方式 推理业务访问:“客户端 -> 云服务” 或 “云客户端 -> 云服务”。 推理业务时延要求,客户端到云服务端到端可接受时延。 例如:当前是“客户端 -> 云服务”模式,客户端请求应答可接受的最长时延为2秒。 - 模型参数规模,是否涉及分布式推理
Server资源开通,购买Lite Server资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。
SFS类型和容量选择 创建ECS服务器 弹性云服务器(Elastic Cloud Server,ECS)是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的一种可随时获取、弹性可扩展的云服务器。具体过程请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。创建完成后,单击“远程登录”,可直接访问ECS服务器。 注意
置小一些,比如16。在运行human_eval等生成式回答(生成式回答是对整体进行评测,少一个字符就可能会导致判断错误)时,max_out_len设置建议长一些,比如512,至少包含第一个回答的全部字段。 batch_size:输入的batch_size大小,不影响精度,只影响得到结果速度。
置小一些,比如16。在运行human_eval等生成式回答(生成式回答是对整体进行评测,少一个字符就可能会导致判断错误)时,max_out_len设置建议长一些,比如512,至少包含第一个回答的全部字段。 batch_size:输入的batch_size大小,不影响精度,只影响得到结果速度。
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install等方式安装conda环境的依赖。 更多ModelArts自定义镜像介绍请见自定义镜像简介。 调试要点 确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题,那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入镜像的文件是否在正确的位置、是否有正确的权限。 训练场景主要查看自研的依赖包是否正常,查看pip
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管理Lite Cluster节点池 为帮助您更好地管理Kubernetes集群内的节点,ModelArts支持通过节点池来管理节点。一个节点池包含一个节点或多个节点,能通过节点池批量配置一组节点。 在资源池详情页,单击“节点池管理”页签,您可以创建、更新和删除节点池。 图1 节点池管理
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为线性或条带化。线性逻辑卷是将一个或多个物理卷整合为一个逻辑卷,实际写入数据时会先往一个基本物理卷上写入,当存储空间占满时再往另一个基本物理卷写入。条带化是指创建逻辑卷时指定条带化,当实际写入数据时会将连续的数据分成大小相同的块,然后依次存储在多个物理卷上,实现数据的并发读写从而
SFS类型和容量选择 创建ECS服务器 弹性云服务器(Elastic Cloud Server,ECS)是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的一种可随时获取、弹性可扩展的云服务器。具体过程请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。创建完成后,单击“远程登录”,可直接访问ECS服务器。 注意
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CLI配置工具包(云服务器) 如果是在ModelArts Lite等云服务器安装Gallery CLI配置工具,则参考本节将工具包下载至云服务器。 登录AI Gallery,单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 左侧菜单栏选择“我的资源 > 云服务器”,单击专属资源池页签进入云服务详情页面。
置小一些,比如16。在运行human_eval等生成式回答(生成式回答是对整体进行评测,少一个字符就可能会导致判断错误)时,max_out_len设置建议长一些,比如512,至少包含第一个回答的全部字段。 batch_size:输入的batch_size大小,不影响精度,只影响得到结果速度。
可见的GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中,0为服务器的GPU编号,可以为0,1,2,3等,表明对程序可见的GPU编号。如果未进行添加配置则该编号对应的GPU不可用。 父主题: GPU相关问题
从OBS导入到SFS Turbo高性能文件存储中,数据预热功能的具体操作请参考创建SFS Turbo 和 OBS 之间的联动任务。 在ECS服务器挂载SFS Turbo已经将SFS Turbo挂载到了/mnt/sfs_turbo目录,这里参考obsutil文档,直接使用obsut
功能。 团队标注功能是以团队为单位进行管理,数据集启用团队标注功能时,必须指定一个团队。一个团队可以添加多个成员。 一个账号最多可添加10个团队。 如果数据集需要启用团队标注功能,当前账号至少拥有一个团队。如果没有,请执行添加团队操作添加。 父主题: 通过团队标注方式标注数据
Diffusion(简称SD)是一种基于Latent Diffusion(潜在扩散)模型,应用于文生图场景。对于输入的文字,它将会通过一个文本编码器将其转换为文本嵌入,然后和一个随机高斯噪声,一起输入到U-Net网络中进行不断去噪。在经过多次迭代后,最终模型将输出和文字相关的图像。 SD1.5