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应用迁移 模型适配 pipeline代码适配 父主题: 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
ers版本 GLM4-9B模型,容器内执行以下步骤: pip install transformers==4.43.2 其它模型,容器内执行以下步骤: pip install transformers==4.45.0 pip install tokenizers==0.20.0 使用原始hf权重的tokenizer
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一般情况下,onnx模型推理的结果可以认为是标杆数据,单独替换某个onnx模型为MindSpore Lite模型,运行得到的结果再与标杆数据做对比,如果没有差异则说明pipeline的差异不是由当前替换的MindSpore Lite模型引入。 如果有差异,则说明当前模型与原始onnx的结果存在差异。依次单独替
local path ma-cli obs-copy obs://your-bucket/copy-data/test.zip ./test.zip # Download OBS directory to local path ma-cli obs-copy obs
19:基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20:基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21:基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22:基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23:基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
workforce_id 是 String 标注团队ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 成员描述,长度为0-256位,不能包含^!<>=&"'特殊字符。 emails 是 String 团队成员的邮箱。
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 标注团队描述,长度为0-256位,不能包含^!<>=&"'特殊字符。 workforce_name 是 String
P2P/IPC modelarts-job-a7305e27-d1cf-4c71-ae6e-a12da6761d5a-worker-1:1141:1187 [7] NCCL INFO Channel 00 : 15[e9000] -> 11[5f000] via P2P/IPC m
如果是基于其他开源,需要附带开源代码仓地址。 - 具体使用库 例如: 使用了哪个pipeline (例如lpw_stable_diffusion.py)。 使用了哪个huggingface的模型 (例如digiplay/majicMIX_realistic_v6)。 如果有预处理,后处理
"url": "/", "request": { "Content-type": "multipart/form-data", "data": { "type": "object"
eddings': 8192, 'rope_type': 'llama3'} 解决方法:升级transformers版本到4.43.1:pip install transformers --upgrade 问题5:使用SmoothQuant进行W8A8进行模型量化时,报错:AttributeError:
l路径下。 --tensor-parallel-size:并行卡数。此处举例为1,表示使用单卡启动服务。 --host:服务部署的IP,使用本机IP 0.0.0.0。 --port:服务部署的端口8080。 -max-num-seqs:最大同时处理的请求数,超过后在等待池等候处理。
import argparse import torch import torch.multiprocessing as mp parser = argparse.ArgumentParser(description='ddp demo args') parser.add_argument('--world_size'
world_size > 1 or args.multiprocessing_distributed ngpus_per_node = torch.cuda.device_count() if args.multiprocessing_distributed:
基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 场景介绍 迁移环境准备 pipeline应用准备 应用迁移 迁移效果校验 模型精度调优 性能调优 常见问题 父主题: GPU业务迁移至昇腾训练推理
message and exit. # 默认显示Bash Shell自动补全命令 $ ma-cli auto-completion Tips: please paste following shell command to your terminal to activate auto
方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。 AutoAWQ量化工具的适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 1、使用该量化工具,需要切换conda环境,运行以下命令。 conda create --name
装在任一台可以访问公网的机器。 首先需要绑定公网地址,单击公网地址后的“绑定”按钮。 图4 绑定公网地址 选择已有的公网IP,或者跳至创建,创建新的弹性公网IP。 完成公网地址绑定后,在“集群信息”找到“连接信息”,单击kubectl后的“配置”按钮。 按照界面提示步骤操作即可。
响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 create_time Long 标注团队的创建时间。 description String 标注团队的描述。 update_time Long 标注团队的更新时间。 worker_count Integer