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如您有任何问题,可随时通过工单或者服务热线(+86-4000-955-988或+86-950808)与我们联系。 常见问题 为什么要下线模型转换? ModelArts模型转换向AI开发者提供了便捷的模型转换页面,将Tensorflow和Caffe框架的模型格式转换为MindSpore的模型格式,即模型后缀为
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
训练场景主要查看自研的依赖包是否正常,查看pip list是否包含所需的包,查看容器直接调用的python是否是自己所需要的那个(如果容器镜像装了多个python,需要设置python路径的环境变量)。 测试训练启动脚本。 优先使用手工进行数据复制的工作并验证 一般在镜像里不包含训练所用
host:与起服务的host保持一致,比如起服务为0.0.0.0,host设置也为0.0.0.0。 service_port:服务端口,与启动服务时的端口保持,比如8080。 max_out_len:在运行类似mmlu、ceval等判别式回答时,max_out_len建议设置小一些,比
output_path: 要保存的结果路径。 (可选)创建新conda环境,安装vllm和opencompass。执行完之后,在 opencompass/configs/models/vllm/vllm_ppl.py 里是ppl的配置项。由于离线执行推理,消耗的显存相当庞大。其中以下参数需要根据实际来调整。
output_path: 要保存的结果路径。 (可选)创建新conda环境,安装vllm和opencompass。执行完之后,在 opencompass/configs/models/vllm/vllm_ppl.py 里是ppl的配置项。由于离线执行推理,消耗的显存相当庞大。其中以下参数需要根据实际来调整。
ModelArts开发环境针对推理昇腾迁移的场景提供了云上可以直接访问的开发环境,具有如下优点: 利用云服务的资源使用便利性,可以直接使用到不同规格的昇腾设备。 通过指定对应的运行镜像,可以直接使用预置的、在迁移过程中所需的工具集,且已经适配到最新的版本可以直接使用。 开发者可以通过浏
资产发布成功后,发布者可以进入详情页修改该资产的名称、描述,让资产更吸引人。也可以修改资产的可见性。 编辑Notebook介绍 在Notebook详情页,单击“项目介绍”。 在基础设置中设置“许可证”、“语言”、“框架”、“任务类型”和“硬件资源”等信息。 单击“确定”。 编辑设置 基本设置 单击右侧的,可以更改Notebook名称和描述。
致调用失败,可提交工单设置请求超时时间。 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评
如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小? 减小目的镜像大小的最直接的办法就是选择尽可能小且符合自己诉求的镜像,比如您需要制作一个PyTorch2.1+Cuda12.2的镜像,官方如果没有提供对应的PyTorch或者Cuda版本的镜像,优选一个没有PyTorch环境或没有安装
限以及周边依赖服务的权限。普通开发者不需要ModelArts专属资源池的操作权限,也不需要查看其他用户的Notebook实例。 图1 账号关系示意图 配置管理员权限 管理员账号需要拥有ModelArts专属资源池的完全控制权限,以及Notebook所有实例的访问和操作权限。可以通过以下配置流程实现管理员权限配置。
标注任务管理 创建标注任务 查询数据集的标注任务列表 查询标注任务详情 父主题: 数据管理
失败,甚至会有服务业务中断的风险,预测请求时延超过60s时,建议制作异步请求模式的模型。 自定义镜像的配置规范 镜像对外接口 设置镜像的对外服务接口,推理接口需与config.json文件中apis定义的url一致,当镜像启动时可以直接访问。下面是mnist镜像的访问示例,该镜像
上线新版训练,力求解决存在的历史问题,并为新特性提供高性能、高易用、可扩展、可演进的底座,给用户提供更好的AI训练体验,打造易用、高效的AI平台。 下线旧版训练管理对现有用户的使用是否有影响? 正在使用的训练作业不受影响,但是用户无法使用旧版训练创建新的作业。 旧版训练管理是否停止新购?
run”之前运行。 语句中的“logits”,表示根据不同网络中分类层权重的变量名,配置不同的参数。此处填写其对应的关键字。 mox.set_flag('checkpoint_exclude_patterns', 'logits') 如果使用的是MoXing内置网络,其对应的关键字需使用如下
object API已授权的APP的基本信息。 表5 AppAuthApiAuthInfo 参数 参数类型 描述 api_id String API编号。 authed_apps Array of ApigAppDetailInfo objects API已授权的APP的基本信息。 表6 ApigAppDetailInfo
准备镜像主机 准备一台Linux x86_64架构的主机,操作系统使用Ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”,“镜像”
用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值)。 响应参数 状态码:200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 total_count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总集群数量。 count Integer