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── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。
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基于成熟工具 git+aria2,可以做到稳定下载不断线。
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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。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.910 版本。
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。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.911版本。
基于成熟工具 git+aria2,可以做到稳定下载不断线。
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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。
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具,通过在PyTorch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
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具,通过在PyTorch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
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具,通过在PyTorch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
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具,通过在PyTorch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
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具,通过在PyTorch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
VS Code ToolKit连接Notebook 本节介绍如何在本地使用ModelArts提供的VS Code插件工具VS Code ToolKit,协助用户完成SSH远程连接Notebook。 VS Code ToolKit功能介绍 前提条件 已下载并安装VS Code。
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。
前提条件 在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件,开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台,选择“开发环境 > Notebook”。
前提条件 在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件,开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台。
使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标 Prometheus是一款开源监控工具,ModelArts支持Exporter功能,方便用户使用Prometheus等第三方监控系统获取ModelArts采集到的指标数据。
_cuda_getDeviceCount() > 0 原因分析 nvidia-modprobe是一个Linux工具,用于在系统中加载NVIDIA驱动程序及其相关的内核模块。