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work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-user目录,此目录为ma-user用户家目录。如果容器挂载到/home/ma-user下,拉起容器时会与基础镜像冲突,导致基础镜像不可用。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。
单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 在模型精度对齐后,针对Stable Diffusion模型性能调优,您可以通过AOE工具进行自助性能调优,进一步可以通过profiling工具对于性能瓶颈进行分析,并针对性的做一些调优操作。 您可以直接使用ben
直接通过专属资源池来付费。按需计费的专属资源池,创建后会持续计费,不使用时请及时删除。 除了ModelArts总览页呈现的计费项之外,如果用户使用了OBS、云硬盘EVS存储,也会扣费。 请前往OBS控制台,及时清空OBS中的数据。 请在ModelArts控制台上,删除带有EVS存
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要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 其他配置 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1进行配置。 图2 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 其他配置 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1进行配置。 图2 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
source_type 否 String 模型来源的类型,当前仅可取值auto,用于区分通过自动学习部署过来的模型(不提供模型下载功能);用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型,取值为:TensorFlow/MXNet
类型type、属性properties,必需属性required 、定义definitions等,JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 如果希望使用JSON Schema,guided_json的写法可参考outlines: Structured Text
work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-user目录,此目录为ma-user用户家目录。如果容器挂载到/home/ma-user下,拉起容器时会与基础镜像冲突,导致基础镜像不可用。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。
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安装brotlipy后返回正确报错 pip install brotlipy 问题10:使用benchmark-tools访问推理客户端返回报错或警告 使用benchmark-tools访问推理客户端返回报错或警告:actual output_tokens_length < expected output_len
构建流程:安装所需的apt包、驱动,配置ma-user用户、导入conda环境、配置Notebook依赖。 推荐使用Dockerfile的方式构建镜像。这样既满足dockerfile可追溯及构建归档的需求,也保证镜像内容无冗余和残留。 每层构建的时候都尽量把tar包等中间态文件删除,保证最终镜像更小,清理缓存的方法可参考:conda
如何将Ubuntu20.04内核版本从低版本升级至5.4.0-144-generic? 场景描述 Ubuntu20.04内核版本从低版本升级至5.4.0-144-generic。 操作指导 检查当前内核版本。 uname -r 升级内核 apt-get install linux-headers-5
录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{model_name}下生成多少次结果。benchmark_eval下生成的log中记录了客户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下,查找到summmary目录,有txt和csv两种保存格
录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{model_name}下生成多少次结果。benchmark_eval下生成的log中记录了客户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下,查找到summmary目录,有txt和csv两种保存格
续费。 统一包年/包月资源的到期日 如果您持有多台到期日不同的专属资源池,可以将到期日统一设置到一个日期,便于日常管理和续费。 图2展示了用户将两个不同时间到期的资源,同时续费一个月,并设置“统一到期日”后的效果对比。 图2 统一到期日 更多关于统一到期日的规则请参见如何设置统一到期日。
以出行场景的司乘安全算法为例,介绍使用ModelArts进行流程化服务部署和更新、自动化服务运维和监控的实现步骤。 图3 司乘安全算法 将用户本地开发完成的模型,使用自定义镜像构建成ModelArts Standard推理平台可以用的模型。具体操作请参考从0-1制作自定义镜像并创建模型。
co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、在容器中使用ma-user用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 bash build.sh 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量
IAM/AKSK认证方式:需要在header的X-Auth-Token字段上填入该租户在该region的domain级别的token。具体指导参见连接:获取IAM用户Token。 APP认证的方式:APP认证方式又可以细分为AppCode认证和APP签名认证。 AppCode认证需要在header的X-
类型type、属性properties,必选属性required 、定义definitions等,JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 如果希望使用JSON Schema,guided_json的写法可参考outlines: Structured Text