检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
管理团队和团队成员 修改成员信息 团队中的成员,当其信息发生变化时,可以编辑其基本情况。 在“团队详情”区域,选择需修改的成员。 在成员所在行的“操作”列,单击“修改”。在弹出的对话框中,修改其“描述”或“角色”。 成员的“邮箱”无法修改,如果需要修改邮箱地址,建议先删除此成员,然后再基于新的邮箱地址添加新成员。
在华为公有云平台,申请的资源一般要求连通网络。因此用户在准备环境时可以运行 scripts/install.sh 直接下载安装资源,或通过 Dockerfile 下载安装资源并构建一个新的镜像。 若用户的机器或资源池无法连通网络,并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下,
甚至会有服务业务中断的风险,预测请求时延超过60s时,建议制作异步请求模式的模型。 自定义镜像的配置规范 镜像对外接口 设置镜像的对外服务接口,推理接口需与config.json文件中apis定义的url一致,当镜像启动时可以直接访问。下面是mnist镜像的访问示例,该镜像内含m
一个自由灵活的AI应用创建方式,您可以基于AI Gallery上提供的基础能力,发挥您的创造力,通过自定义代码的形式,自由地构建出您需要的AI应用形态。 准备AI应用运行文件“app.py” AI应用运行文件“app.py”的代码示例如下。其中,加粗的代码为必须保留的内容。 import
填入绑定给该在线服务的APP的AppCode。 APP签名认证需要在header的X-Sdk-Date和Authorization字段中填入通过sdk或者工具使用该在线服务绑定的APP的AppKey和AppSecret所生产的这两个字段的值,以完成对该请求的签名认证。具体指导参见链接:访问在线服务(APP认证)。
使用VS Code连接实例时,发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配 问题现象 用户使用VS Code连接实例时,发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配。 原因分析 实例连接错误,可能是配置文件写的不规范导致连接到别的实例。 解决方案 检查用户.ssh配置文件(路
具体逻辑模型请参考PyTorch自动迁移。 在PyTorch模型迁移后进行训练的过程中,CPU只负责算子的下发,而NPU负责算子的执行,算子下发和执行异步发生,性能瓶颈在此过程中体现。在PyTorch的动态图机制下,算子被CPU逐个下发到NPU上执行。一方面,理想情况下CPU侧算
物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练? 图片格式支持JPG、JPEG、PNG、BMP。 父主题: 准备数据
MA-Advisor和Ascend-Insigh工具使用指导 MA-Advisor:一款昇腾迁移性能问题自动诊断工具,支持对推理、训练等多种场景进行自动诊断。自动诊断工具可以有效减少人工分析profiling的耗时,降低性能调优的门槛,帮助客户快速识别性能瓶颈点并完成性能优化。推
运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供:
运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供:
运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供:
运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供:
在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务(Web Service)。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。 昇腾芯片 昇腾芯片又叫Ascend芯片,是华为自主研发的高计算力低功耗的AI芯片。 资源池 ModelArts提供的大规模计算集群,可应用于模型开发、训练和部署。支持公共资
使用SDK调测多机分布式训练作业 代码中涉及到的OBS路径,请用户替换为自己的实际OBS路径。 代码是以PyTorch为例编写的,不同的AI框架之间,整体流程是完全相同的,仅需修改7和11中的 framework_type参数值即可,例如:MindSpore框架,此处framew
运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供:
运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供:
运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供:
运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将步骤1中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供: python3 e
的关系描述组成的。开发者通过定义节点的执行内容和节点的执行顺序定义DAG。绿色的矩形表示为一个节点,节点与节点之间的连线则是节点的关系描述。整个DAG的执行其实就是有序的任务执行模板。 图3 工作流 Workflow提供的样例 ModelArts提供了丰富的基于场景的工作流样例,用户可以前往AI