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--host=${docker_ip}:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址,默认为None,举例:参数可以设置为0.0.0.0。 --port:服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization:NPU使用的显存比例,复用原vLLM的入参名称,默认为0.9。
使用Grafana查看AOM中的监控指标 安装配置Grafana 配置Grafana数据源 配置仪表盘查看指标数据 父主题: ModelArts Standard资源监控
对目标集群的6号卡step16与标杆集群的6号卡step16进行了api(cpu侧的torch aten算子任务下发)的性能对比。基于该对比数据,可以判断两张卡上的aten算子是否存在下发性能差异。 图8 目标集群profiling数据与标杆集群profiling数据的api下发对比
在ModelArts的Notebook的Jupyterlab可以安装插件吗? Jupyter可以安装插件。 目前jupyter插件多数采用wheel包的形式发布,一次性完成前后端插件的安装,安装时注意使用jupyter服务依赖的环境“/modelarts/authoring/no
用户如何设置默认的kernel? 用户希望打开Notebook默认的kernel为自己自定义的kernel。 解决方式: 在Terminal里执行如下命令在镜像里指定环境变量。 # python-3.7.10这里指用户想设置的kernel名称 export KG_DEFAULT_
例调度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。 图1 pod状态pending 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时,会出现下图中的问题。 图2
您选择的模型镜像将共享给系统管理员,请确保具备共享该镜像的权限(不支持导入其他账户共享给您的镜像),部署上线时,ModelArts将使用该镜像部署成推理服务,请确保您的镜像能正常启动并提供推理接口。 “容器调用接口” 模型提供的推理接口所使用的协议和端口号,请根据模型实际定义的推理接口进行配置。 “镜像复制” 镜像复
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
为增加精度评测的稳定性及进一步确保训练精度,使用多个数据集【MMLU、CEVAL】评测,执行过程如下: 获取到训练权重后使用ascendfactory-cli、eval接口用mmlu、ceval数据集对训练后的结果进行评测 test-benchmark目录目录下执行命令 ascendfactory-cli
-v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep
-v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep
-v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep
度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。具体参考链接为工作负载状态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时,会出现下图中的问题。 解决方法:
xx为Grafana的所在宿主机的IP地址 图1 Prometheus 在HTTP的URL输入框中输入Prometheus的IP地址和端口号,单击Save&Test: 图2 IP地址和端口号 至此,指标监控方案安装完成。指标监控效果展示如下: 图3 指标监控效果 这里使用的是Grafan
vllm_path:构造vllm评测配置脚本名字,默认为vllm。 host:与起服务的host保持一致,比如起服务为0.0.0.0,host设置也为0.0.0.0。 service_port:服务端口,与启动服务时的端口保持,比如8080。 max_out_len:在运行类似mmlu、cev
vllm_path:构造vllm评测配置脚本名字,默认为vllm。 host:与起服务的host保持一致,比如起服务为0.0.0.0,host设置也为0.0.0.0。 service_port:服务端口,与启动服务时的端口保持,比如8080。 max_out_len:在运行类似mmlu、cev
vllm_path:构造vllm评测配置脚本名字,默认为vllm。 host:与起服务的host保持一致,比如起服务为0.0.0.0,host设置也为0.0.0.0。 service_port:服务端口,与启动服务时的端口保持,比如8080。 max_out_len:在运行类似mmlu、cev
进入test-benchmark目录执行命令: benchmark-cli performance <cfgs_yaml_file> --baseline <baseline> --o <output_dir> <cfgs_yaml_file>:性能测试配置的yaml文件地址,指代码目录中performance_cfgs
度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。具体参考链接为工作负载状态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时,会出现下图中的问题。 解决方法:
度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。具体参考链接为工作负载状态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时,会出现下图中的问题。 解决方法: