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选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。
标志向模型构造函数提供额外参数,比如指定运行模型的数据类型; vllm_path是模型权重路径; max_model_len是最大模型长度,默认设置为4096; gpu_memory_utilization是gpu利用率,如果模型出现oom报错,调小参数; tensor_parallel_size是使用的卡数;
选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。
基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明章节。
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数,用来确认对应卡数已经挂载 npu-smi info -t
depth:必选字段,图片的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割。 object 是 表示物体检测信息,多个物体标注会有多个object体。 name:必选字段,标注内容的类别。 pose:必选字段,标注内容的拍摄角度。
右侧“配置信息”区域会显示计算规格的详细数据,AI Gallery会基于资产和资源情况分析该任务是否支持设置“商品数量”,用户可以基于业务需要选择任务所需的资源卡数。 在“运行时长控制”选择是否指定运行时长。
表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,取值范围[1,100],默认为100。 offset 否 Integer 分页列表的起始页,默认为0。 order 否 String 指定查询的排序顺序。
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU
当CSV文件的某一行的列数与定义的Schema不同,则会忽略当前行。 参数填写完成后,单击“提交”,即可完成数据集的创建。 修改数据集基本信息 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”,进入“数据集”管理页面。
Yolov8 Yolov8基于DevServer适配MindSpore Lite推理指导 算子,包名:AscendCloud-OPP Scatter、Gather算子性能提升,满足MoE训练场景 matmul、swiglu、rope等算子性能提升,支持vllm推理场景 支持random随机数算子
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU
对于偶现且劣化现象出现的step数不固定的场景,则需要确保能采集到该不固定的step。 profiling数据采集请参考Ascend PyTorch Profiler接口采集。
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。
n_clusters auto auto 数据样本的种类数,默认为auto,即按照目录中图片个数取类别总数,可指定具体类别数,如 4 do_validation 否 True 是否进行数据校验,可填True或者False。表示数据去冗余前需要进行数据校验,否则只进行数据去重。