检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
Torch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口,执行训练的同时采集性能数据,完成训练后直接输出可视化的性能数据文件,提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据,主要包括PyTor
需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x
需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x
当AI应用的状态变为“待启动”时,表示创建完成。 启动AI应用 上传AI应用的运行文件“app.py”。在AI应用详情页,选择“应用文件”页签,单击“添加文件”,进入上传文件页面。 运行文件的开发要求请参见准备AI应用运行文件app.py。 上传单个超过5GB的文件时,请使用Gallery CLI工具。CLI工具的获取和使用请参见Gallery
模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel,W8A16 per-channel Step1 环境准备 在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion:
模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel,W8A16 per-channel Step1 环境准备 在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion:
模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel,W8A16 per-channel Step1 环境准备 在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion:
在线服务预测报错ModelArts.4503 当使用推理的镜像并且出现MR.XXXX类型的错误时,表示已进入模型服务,一般是模型推理代码编写有问题。 请根据构建日志报错信息,定位服务预测失败原因,修改模型推理代码后,重新导入模型进行预测。 经典案例:在线服务预测报错MR.0105 出现其他情况,优先检查客户端和外部网络是否有问题。
AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel, W8A16
s申请更多资源。 图5 报错信息 ECS、BMS节点创建失败? 查看资源池失败报错信息: 包含错误码,如:Ecs.0000时,可查看弹性云服务器 ECS_错误码查看详细的错误信息及处理措施。 包含错误码,如:BMS.0001时,可查看裸金属服务器 BMS_错误码查看详细的错误信息及处理措施。
错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等
错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等
错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等
错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等
Notebook中选择自定义镜像与规格 存储配置选择“弹性文件服务SFS”,并且选择已创建的SFS Turbo实例,子目录挂载可选择默认不填写。 如果该SFS Turbo多人共用,则推荐用户编辑“子目录挂载”,创建自己的子目录进行划分。 图3 Notebook中选择弹性文件服务 Step2 使用Notebook将OBS数据导入SFS
AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel, W8A16
History页签后,下载该插件的离线安装包,如图所示。 图1 Python插件离线安装包 在本地VS Code环境中,将下载好的.vsix文件拖动到远端Notebook中。 右键单击该文件,选择Install Extension VSIX。 方法二:设置远端默认安装的插件 按照在ModelArts的Notebook中如何设置VS
错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等
SDK安装包时,建议您同时下载校验文件,校验安装包的完整性,避免由于安装包下载问题导致后续的业务问题。 依次完成下载ModelArts SDK安装包、校验文件和Workflow SDK安装包、校验文件。 下载ModelArts SDK安装包 下载ModelArts SDK校验文件 下载Workflow
AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel, W8A16