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AKG由三个基本的优化模块组成:规范化、自动调度和后端优化。 规范化: 为了解决polyhedral表达能力的局限性(只能处理静态的线性程序),需要首先对计算公式IR进行规范化。规范化模块中的优化主要包括自动运算符inline、自动循环融合和公共子表达式优化等。 自动调度: 自动调度模块基于po
5的专属资源池,其他版本会导致任务失败。当专属资源池的驱动版本不适配时,可以参考升级Standard专属资源池驱动升级驱动。 公共资源池:公共资源池提供公共的大规模计算集群,根据用户作业参数分配使用,资源按作业隔离。MaaS服务可以使用ModelArts Standard形态下提供的公共资源池完成模型训推
参考自定义购买ECS。 购买时需注意,ECS需要和SFS买到同一个VPC才能挂载SFS存储。 购买ModelArts专属资源池 提供独享的计算资源,可用于Notebook、训练作业、部署模型。专属资源池不与其他用户共享,更加高效。在使用专属资源池之前,您需要先创建一个专属资源池,操作指导请参考创建专属资源池。
NOTEBOOK:计费规格实例。 billing_items Array of strings 计费资源类型。枚举值: STORAGE:存储资源计费。 COMPUTE:计算资源计费。 ALL:所有计费类型 user user object 账号信息 表5 JobProgress 参数 参数类型 描述 notebook_id
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专属资源池需单独创建,不与其他租户共享。 公共资源池 规格 选择规格,规格中描述了服务器类型、型号等信息,仅显示模型支持的资源。 xxx 计算节点个数 当计算节点个数大于1,将启动多节点分布式训练。详细信息,请参见分布式训练功能介绍。 1 更多选项 永久保存日志 选择是否打开“永久保存日志”开关。
储至OBS。 弹性云服务器 弹性云服务器(Elastic Cloud Server,ECS)是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的基础的计算组件。弹性云服务器创建成功后,您就可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样,使用弹性云服务器。 在制作自定义镜像时,您可以在本地环境或者ECS上完成自定义镜像制作。
1000 用于指定训练过程中使用的最大样本数量。如果设置了这个参数,训练过程将只使用指定数量的样本,而忽略其他样本。这可以用于控制训练过程的规模和计算需求 overwrite_cache true 用于指定是否覆盖缓存。如果设置为"overwrite_cache",则在训练过程中覆盖缓存
token的耗时 model_prefill_latency(模型计算首token时延):服务从开始计算首token到生成首token的耗时 avg_decode_latency(平均增量token时延):服务计算增量token的平均耗时 time_in_queue(请求排队时间
--image-feature-size:图片输入解析维度大小;llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git;计算原理如下: 最小处理单元为14*14 【llava1.5】 336*336图像 ==(336/14=24)>> 24*24=576 672*672图像
继续运行 当工作流运行至服务部署节点,状态为“等待输入”,在“输入”区域选择推理需要使用到的资源规格,完成后选择“继续运行”,等待服务部署完成。 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。
可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意:CPU架构必须选择鲲鹏计算,镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS 创建镜像组织。 在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 安装Docker。 检查docker是否安装。
键字、系统日志过滤能力。 预览 系统日志窗口提供训练日志预览功能,如果训练作业有多个节点,则支持查看不同计算节点的日志,通过右侧下拉框可以选择目标节点预览。 图4 查看不同计算节日志 当日志文件过大时,系统日志窗口仅加载最新的部分日志,并在日志窗口上方提供全量日志访问链接。打开该链接可在新页面查看全部日志。
--image-feature-size:图片输入解析维度大小;llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git;计算原理如下: 最小处理单元为14*14 【llava1.5】 336*336图像 ==(336/14=24)>> 24*24=576 672*672图像
py 中的 fix_id_list, 将最大值适当调低。 ppl困惑度评测一般用于base权重测评,会将n个选项上拼接上下文,形成n个序列,再计算这n个序列的困惑度(perplexity)。其中,perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结果。运行时间比较长,例如llama3_8b
py 中的 fix_id_list, 将最大值适当调低。 ppl困惑度评测一般用于base权重测评,会将n个选项上拼接上下文,形成n个序列,再计算这n个序列的困惑度(perplexity)。其中,perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结果。运行时间比较长,例如llama3_8b
可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意:CPU架构必须选择鲲鹏计算,镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS Step2 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装
包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架,其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径:Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明
包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架,其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.911版本。 说明:
场景的镜像中安装了与GPU驱动适配的CUDA(由英伟达推出的统一计算架构)计算库,Ascend-Powered-Engine引擎的镜像中安装了与Ascend驱动适配的CANN(华为针对AI场景推出的异构计算架构)计算库。 提交训练作业后,ModelArts Standard平台会自动运行训练作业的启动文件。