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例调度失败”的信息时，可根据具体事件信息确定具体问题原因。 图1 pod状态pending 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时，会出现下图中的问题。 图2
先查看日志信息进行定位分析。 多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。如果日志的信息不能定位问题，您可以通过设置环境变量调整日志等级，打印更多调试日志。 关于如何对MindSpore Lite遇到的问题进行定位与解决，请参见MindSpore Lite官网提供的问题定位指南。
908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
数据集输入位置：用来存放源数据集信息，例如本案例中从Gallery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录，但不能与输出位置为同一目录。 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关信息，或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录，且此目录不能与输入位置一致，也不能为输入位置的子目录。
数据集输入位置：用来存放源数据集信息，例如本案例中从Gallery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录，但不能与输出位置为同一目录。 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关信息，或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录，且此目录不能与输入位置一致，也不能为输入位置的子目录。
指定模型输出进行可对比的误差分析（精度）。 精度测试 benchmark工具用于精度验证，主要工作原理是：固定模型的输入，通过benchmark工具进行推理，并将推理得到的输出与标杆数据进行相似度度量（余弦相似度和平均相对误差），得到模型转换后的精度偏差信息。使用benchmark进行精度比对的基本流程如下：
大模型推理中，模型权重数据类型（weight），推理计算时的数据类型（activation）和kvcache一般使用半精度浮点FP16或BF16。量化指将高比特的浮点转换为更低比特的数据类型的过程。例如int4、int8等。 模型量化分为weight-only量化，weight-activation量化和kvcache量化。
度失败”的信息时，可根据具体事件信息确定具体问题原因。具体参考链接为工作负载状态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时，会出现下图中的问题。 解决方法：
（可选）Session鉴权 Session鉴权概述 Session模块的主要作用是实现与公有云资源的鉴权，并初始化ModelArts SDK Client、OBS Client。当成功建立Session后，您可以直接调用ModelArts的SDK接口。 ModelArts开发环境Notebook
Notebook实例中的数据或代码文件存储在OBS中。 训练模型 训练作业使用的数据集存储在OBS中。 训练作业的运行脚本存储在OBS中。 训练作业输出的模型存储在指定的OBS中。 训练作业的过程日志存储在指定的OBS中。 模型管理 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中，创
SSE主要解决了客户端与服务器之间的单向实时通信需求（例如ChatGPT回答的流式输出），相较于WebSocket（双向实时），它更加轻量级且易于实现。 前提条件 在线服务中的模型导入选择的镜像需支持SSE协议。 约束与限制 SSE协议只支持部署在线服务。 只支持自定义镜像导入模型部署的在线服务。 调
工具内部对于随机的控制，是通过设定统一的随机种子进行随机性固定的。但是由于硬件的差异，会导致同样的随机种子在不同硬件上生成的随机数不同。具体示例如下： 由上图可见，torch.randn在GPU和NPU上固定随机种子后，仍然生成不同的随机张量。 对于上述场景，用户需要将网络中的randn
关于Advisor使用及安装过程请参见昇腾社区Gitee。最后生成导出的各类场景的建议包含以下两种： Terminal日志信息的概览建议。 包含Detail信息及修改示例的HTML信息。 按照建议信息做如下修改： 亲和优化器使能，在train.py中修改优化器为apex混合精度模式下的DDP优化方式（修改点：注释第1
例如访问华为云的OBS服务，和具体的AI引擎解耦，在ModelArts支持的所有AI引擎(TensorFlow、MXNet、PyTorch、MindSpore等)下均可以使用。目前，提供的MoXing Framework功能中主要包含操作OBS组件，即下文中描述的mox.file接口。
ux中的远程目录。 提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，可供用户存储任意类型和大小的数据。 可以为云服务器提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务，可满足不同场景的业务需求。云硬盘就类似PC中的硬盘。 存储数据的逻辑 存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。
DockerFile构建镜像（可选） 本章节主要介绍通过DockerFile文件构建训练镜像，将训练过程中依赖包封装使用，过程中需要连接互联网git clone，请确保环境可以访问公网，详解操作如下： 进入代码包Dockerfile文件同级目录： cd /home/ma-user
在“访问授权”页面，选择需要授权的“授权对象类型”，选择新增委托及其对应的权限“普通用户”，并勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”，然后单击“创建”。 完成配置后，在ModelArts控制台的权限管理列表，可查看到此账号的委托配置信息。 步骤2：订阅模型 “商超商品识别”的模型共享在AI
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。SDXL Finetune是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行微调（fin
iffusers框架用于推理的详细过程。完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持购买DevServer资源。 本方案新增了300IDUO的支持。 本方案目前仅适用于企业客户。 资源规格要求 推理部署推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend
SDXL基于DevServer适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。SDXL Finetune是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行微调（fin
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