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附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
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5的onnx pipeline代码为例进行说明。 进入容器环境,创建自己的工作目录。 由于在Snt9B裸金属服务器环境配置指南的配置环境步骤中,在启动容器时将物理机的home目录挂载到容器的“/home_host”目录下,该目录可以直接使用上传到物理机“home”目录下的文件。本文中,将
附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
查看日志和性能 查看日志 若查看启动作业日志信息,可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_name}为pod信息中的NAME,例如vcjob-main-0。 kubectl logs -f ${pod_name} 训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1
查看日志和性能 查看日志 若查看启动作业日志信息,可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_name}为pod信息中的NAME,例如vcjob-main-0。 kubectl logs -f ${pod_name} 训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1
查看日志和性能 查看日志 若查看启动作业日志信息,可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_name}为pod信息中的NAME,例如vcjob-main-0。 kubectl logs -f ${pod_name} 训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1
fi done echo "远程执行脚本成功" sleep 32 fi # 步骤5: 启动容器 echo "步骤5: 启动容器..." # 启动容器 docker run -itd --privileged \ -v /etc/localtime:/etc/localtime
SDK)是对ModelArts服务提供的REST API进行的Python封装,以简化用户的开发工作。用户直接调用ModelArts SDK即可轻松管理数据集、启动AI训练以及生成模型并将其部署为在线服务。 ModelArts SDK目前只提供Python语言的SDK,同时支持大于3.7.x版本且小于3
需要对应的数据库名、表名以及用户名和密码。所导入表的schema(列名和类型)需要跟数据集相同。DWS的详细功能说明,请参考DWS用户指南。 图1 从DWS导入数据 集群名称:系统自动将当前账号下的DWS集群展现在列表中,您可以在下拉框中选择您所需的DWS集群。 数据库名称:根据
TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 问题现象 基于TensorFlow-1.8启动训练作业,并在代码中使用“tf.gfile”模块连接OBS,启动训练作业后会频繁打印如下日志信息: Connection has been released. Continuing
样重启Notebook实例后,Conda环境不会丢失。 步骤如下: 创建新的虚拟环境并保存到SFS目录 克隆原有的虚拟环境到SFS盘 重新启动镜像激活SFS盘中的虚拟环境 保存并共享虚拟环境 前提条件 创建一个Notebook,“资源类型”选择“专属资源池”,“存储配置”选择“S
队列名称:系统自动将当前账号下的DLI队列展现在列表中,用户可以在下拉框中选择需要的队列。 数据库名称:根据选择的队列展现所有的数据库,请在下拉框中选择您所需的数据库。 表名称:根据选择的数据库展现此数据库中的所有表。请在下拉框中选择您所需的表。 DLI的default队列只用作体验,不同
no-dependencies = yes 启动cmd,执行如下命令下载需要的pip源中的包。 C:\Users\xxx>pip install numpy #numpy可替换为您需要下载的包 步骤三:安装ModelArts SDK 启动cmd,执行如下命令安装ModelArts
print(outputs[0].outputs[0].text) MODEL_NAME表示对应模型路径。 在线推理使用Guided Decoding 启动推理服务请参考启动推理服务章节。 在线推理使用Guided Decoding时,在发送的请求中包含上述guided_json架构,具体示例可参考以下代码。
查看日志和性能 查看日志 若查看启动作业日志信息,可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_name}为pod信息中的NAME,例如vcjob-main-0。 kubectl logs -f ${pod_name} 训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1
创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的 llm_train/AscendSpeed 代码目录。 图1 创建训练作业 若镜像使用使用基础镜像(二选一)中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-
创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。 图1 创建训练作业 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-use