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3-cudnn8-ubuntu18.04:v1 . 调试镜像 建议把调试过程中的修改点通过Dockerfile固化到容器构建正式流程,并重新测试。 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
(Press CTRL+C to quit) Step7 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一:通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。如果启动服务未添加s
--port:服务部署的端口,注意如果不同实例部署在一台机器上,不同实例需要使用不同端口号。分离部署对外服务使用的是scheduler实例端口,在后续推理性能测试和精度测试时,服务端口需要和scheduler实例端口保持一致。 --model:HuggingFace下载的官方权重 --max-num-seqs:同时处理的最大句子数量
能否提供实际模型、网络验证的代码和数据等信息 提供实际模型、网络验证的代码和数据。 提供与业务类型类似的开源模型,例如GPT3 10B/13B。 提供测试模型以及对应的Demo代码路径(开源或共享)。 可以提前的完成POC评估,例如框架、算子支持度,以及可能的一些性能指标。 - 如果是AIGC场景的业务例如Stable
推理时,同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下,其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an
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零配置,即开即用,面向特定的场景,将AI开发过程中常用的依赖环境进行固化,提供合适的软件、操作系统、网络等配置策略,通过在硬件上的充分测试,确保其兼容性和性能最合适。 方便自定义,预置镜像已经在SWR仓库中,通过对预置镜像的扩展完成自定义镜像注册。 安全可信,基于安全加固最佳
能否提供实际模型、网络验证的代码和数据等信息 提供实际模型、网络验证的代码和数据。 提供与业务类型类似的开源模型,例如GPT3 10B/13B。 提供测试模型以及对应的Demo代码路径(开源或共享)。 可以提前的完成POC评估,例如框架、算子支持度,以及可能的一些性能指标。 - 如果是AIGC场景的业务例如Stable
BASE_IMAGE=${base_image} . 注意:nerdctl build会去镜像仓库拉取镜像,不会直接使用本地镜像。构建前可以使用nerdctl pull命令拉取测试镜像,查看是否能拉取成功。 <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:pytorch_2_1_ascend:20240606。 ${base_image}为基础镜像地址。
计算节点规格:华北-北京四可支持限时免费的规格,但每个用户仅允许创建一个基于此免费规格的实例。 按需计费规格,使用完之后请及时停止Workflow,避免产生不必要的费用。 测试推理服务:工作流运行完成后,在服务部署节点右侧单击“实例详情”跳转至推理服务详情页。或者在ModelArts管理控制台,选择“部署上线>在
推理时,同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下,其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an
--port:服务部署的端口,注意如果不同实例部署在一台机器上,不同实例需要使用不同端口号。分离部署对外服务使用的是scheduler实例端口,在后续推理性能测试和精度测试时,服务端口需要和scheduler实例端口保持一致。 --model:HuggingFace下载的官方权重 --max-num-seqs:同时处理的最大句子数量
es_seconds 该指标用于统计测试对象的入方向网络流速。 字节/秒(Bytes/Second) ≥0 NA NA NA 上行Bps ma_node_network_transmit_rate_bytes_seconds 该指标用于统计测试对象的出方向网络流速。 字节/秒(Bytes/Second)
--port:服务部署的端口,注意如果不同实例部署在一台机器上,不同实例需要使用不同端口号。分离部署对外服务使用的是scheduler实例端口,在后续推理性能测试和精度测试时,服务端口需要和scheduler实例端口保持一致。 --model:HuggingFace下载的官方权重 --max-num-seqs:同时处理的最大句子数量
基于数据链接下载数据并解压,放置在指定目录下,训练集和测试集的大小分别为(50000,3,32,32)和(10000,3,32,32)。 考虑到下载cifar10数据集较慢,基于torch生成类似cifar10的随机数据集,训练集和测试集的大小分别为(5000,3,32,32)和(10
3-cudnn8-ubuntu18.04:v1 . 调试镜像 建议把调试过程中的修改点通过Dockerfile固化到容器构建正式流程,并重新测试。 确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题,那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入
ascend_cloud_ops_atb-xx.whl Step4 开始推理 在容器工作目录下进到Qwen-VL/infer_test,将要测试的图片放到Qwen-VL/infer_test/images文件夹中,执行如下命令,运行推理脚本。 bash infer_demo.sh 推理结果如下所示:
(Press CTRL+C to quit) Step7 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一:通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。如果启动服务未添加s