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要特别指定target为“Ascend”，以及对应的device_id。 context = mslite.Context() context.target = ["ascend"] context.ascend.device_id = 0 模型加载与编译：执行推理之前，需要调用
Lite进行离线推理时，需要先将模型转换为mindir模型，再利用MindSpore Lite作为推理引擎，将转换后的模型直接运行在昇腾设备上。模型转换需要使用converter_lite工具。 Huggingface提供的onnx模型文件的输入是动态shape，而mindir
idia-fabricmanager.servcie不工作： 可能系统资源不足、如内存不足、内存泄露。 硬件故障、如IB网络或者GPU互联设备故障等。 没安装nvidia-fabricmanager组件或被误卸载。 处理方法 若未安装fabricmanager，则需安装改组件。
ModelArts预置镜像更新说明 本章节提供了ModelArts预置镜像的变更说明 ，比如依赖包的变化，方便用户感知镜像能力的差异，减少镜像使用问题。 镜像中包含的依赖项的查询方法：在Terminal里执行如下命令。 pip list 统一镜像更新说明 表1 统一镜像更新说明 镜像名称
场景描述 本文主要指导如何在GPU A系列裸金属服务器上测试RoCE性能带宽。 前提条件 GPU A系列裸金属服务器已经安装了IB驱动。（网卡设备名称可以使用ibstatus或者ibstat获取。华为云Ant8裸金属服务器使用Ubuntu20.04操作系统默认已经安装IB驱动。） 操作步骤
简介 场景介绍 本文旨在指导客户将已有的推理业务迁移到昇腾设备上运行（单机单卡、单机多卡），并获得更好的推理性能收益。 ModelArts针对上述使用场景，在给出系统化推理业务昇腾迁移方案的基础上，提供了即开即用的云上集成开发环境，包含迁移所需要的算力资源和工具链，以及具体的No
ModelArts开发环境针对推理昇腾迁移的场景提供了云上可以直接访问的开发环境，具有如下优点： 利用云服务的资源使用便利性，可以直接使用到不同规格的昇腾设备。 通过指定对应的运行镜像，可以直接使用预置的、在迁移过程中所需的工具集，且已经适配到最新的版本可以直接使用。 开发者可以通过浏览器入口一
//npu卡设备 --device=/dev/davinci3 //npu卡设备 --device=/dev/davinci4 //npu卡设备 --device=/dev/davinci5 //npu卡设备 --device=/dev/davinci6 //npu卡设备 --device=/dev/davinci7
同厂商的摄像机上，这是一项非常耗时、费力的巨大工程，ModelArts支持将训练好的模型一键部署到端、边、云的各种设备上和各种场景上，并且还为个人开发者、企业和设备生产厂商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 图1 部署模型的流程 在线推理服务，可以实现高并发，低延时，弹性伸缩，并且支持多模型灰度发布、A/B测试。
pts/mindir_models/text_encoder.mindir --device=Ascend 上述命令中：modelFile指定生成的mindir模型文件；device指定运行推理的设备。其他用法参考benchmark文档。 测试结果如下所示： 图1 测试结果 父主题：
日志提示“No space left on device” 问题现象 训练过程中复制数据/代码/模型时出现如下报错： 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下。 磁盘空间不足。 分布式作业时，有些节点的docker base size配置未生效，容器内“/”根目录空间未
60g --device=/dev/davinci_manager --device=/dev/hisi_hdc --device=/dev/devmm_svm --device=/dev/davinci0 --device=/dev/davinci1 --device=/dev/davinci2
\ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
60g --device=/dev/davinci_manager --device=/dev/hisi_hdc --device=/dev/devmm_svm --device=/dev/davinci0 --device=/dev/davinci1 --device=/dev/davinci2
60g --device=/dev/davinci_manager --device=/dev/hisi_hdc --device=/dev/devmm_svm --device=/dev/davinci0 --device=/dev/davinci1 --device=/dev/davinci2
60g --device=/dev/davinci_manager --device=/dev/hisi_hdc --device=/dev/devmm_svm --device=/dev/davinci0 --device=/dev/davinci1 --device=/dev/davinci2
在Stable Diffusion迁移适配时，更多的时候是在适配Diffusers和Stable Diffusion WebUI，使其能够在昇腾的设备上运行。其中，Diffusers遵循了Huggingface的“single-file policy”的设计原则，它的三个主要模块Pipe
CUDA-capable device is detected" 问题现象 在程序运行过程中，出现如下类似错误。 1.‘failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected’
\ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
init_context(device_type='ascend'): context = mslite.Context() context.target = [device_type] context.ascend.device_id = int(os
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