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ut错误。 PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:False;llava多卡启动时需要关闭虚拟内存扩展;开启时可能提升模型性能。允许分配器最初创建一个段,然后在以后需要更多内存时扩展它的大小。 --image-input-type:图像输入模式,pixel_values
通过pip在本地或云上开发环境安装AI Gallery SDK(galleryformers)。 pip install galleryformers 建议在虚拟环境(Python 3.8+)中安装AI Gallery SDK,以便管理不同的项目,避免依赖项之间产生兼容性问题。 构建自定义模型。 编写自定义配置类。
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CES变量是否正常。 用户选择了1/2/4卡这些规格的作业,然后设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES=‘1’这种类似固定的卡ID号,与实际选择的卡ID不匹配。 处理方法 尽量代码里不要去修改CUDA_VISIBLE_DEVICES变量,用系统默认里面自带的。 如果必须指
自动学习/Workflow计费项 计费说明 在ModelArts自动学习和Workflow中进行模型训练和推理时,会使用计算资源和存储资源,会产生计算资源和存储资源的累计值计费。具体内容如表1所示。 计算资源费用: 如果运行自动学习作业/Workflow工作流时,使用专属资源池进行模型训练和推理,计算资源不计费。
的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点,根据机器所在区域有两种网络链路可以选择: 如果机器与容器镜像仓库在同一区域,则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域,则上传镜像走公网链路,机器需要绑定弹性公网IP。
T_S=600 # PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF优先设置为expandable_segments:True # 如果有涉及虚拟显存相关的报错,可设置为expandable_segments:False export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=e
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inf_cluster_id 否 String 专属集群ID,默认为空,不使用专属集群;使用专属集群部署服务时需确保集群状态正常;配置此参数后,则使用集群的网络配置,vpc_id参数不生效。 inf_config_list 否 Array of InfConfig objects 运行推理任务需要的配置列表,可选填,默认为空。
inf_cluster_id String 专属集群ID,默认为空,不使用专属集群;使用专属集群部署服务时需确保集群状态正常;配置此参数后,则使用集群的网络配置,vpc_id参数不生效。 inf_config_list Array of InfConfig objects 运行推理任务需要的配置列表,可选填,默认为空。
的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点,根据机器所在区域有两种网络链路可以选择: 如果机器与容器镜像仓库在同一区域,则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域,则上传镜像走公网链路,机器需要绑定弹性公网IP。
ut错误。 PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:False;llava多卡启动时需要关闭虚拟内存扩展;开启时可能提升模型性能。允许分配器最初创建一个段,然后在以后需要更多内存时扩展它的大小。 --image-input-type:图像输入模式,pixel_values
ut错误。 PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:False;llava多卡启动时需要关闭虚拟内存扩展;开启时可能提升模型性能。允许分配器最初创建一个段,然后在以后需要更多内存时扩展它的大小。 --image-input-type:图像输入模式,pixel_values
inf_cluster_id String 专属集群ID,默认为空,不使用专属集群;使用专属集群部署服务时需确保集群状态正常;配置此参数后,则使用集群的网络配置,vpc_id参数不生效。 inf_config_list Array of InfConfig objects 运行推理任务需要的配置列表,可选填,默认为空。
包年/包月 包年/包月是一种先付费再使用的计费模式,适用于对资源需求稳定且希望降低成本的用户。通过选择包年/包月的计费模式,您可以预先购买云服务资源并获得一定程度的价格优惠。本文将介绍ModelArts资源包年/包月的计费规则。 适用场景 包年/包月计费模式需要用户预先支付一定时
import init, get_rank, get_group_size init() rank_id = get_rank() # 仅让0号卡进行数据下载 if rank_id % 8 == 0: mox.file.copy_parallel('obs://bucket-name/dir1/dir2/'
save("fantasy_landscape_npu.png") 在运行pipeline时,默认的加速卡为0号卡,当机器有多人使用时,可能存在资源占用而无法正常运行的情况,可以通过环境变量指定加速卡ID,如指定5号卡进行执行。 # mslite_pipeline.py … os.environ['DEVICE_ID']
按需计费 按需计费是一种先使用再付费的计费模式,适用于无需任何预付款或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费资源的计费规则。 适用场景 按需计费适用于资源需求波动的场景,例如面向ToC业务的AIGC推理场景,客户业务量会随时间有规律的波动,按需计费模式能大幅降低客户的业务成本。可在运
“~/ascend/log/device-{device-id}/device-{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
的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点,根据机器所在区域有两种网络链路可以选择: 如果机器与容器镜像仓库在同一区域,则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域,则上传镜像走公网链路,机器需要绑定弹性公网IP。