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--output_path ${output_path} 参数说明: model_args：标志向模型构造函数提供额外参数，比如指定运行模型的数据类型； vllm_path是模型权重路径； max_model_len 是最大模型长度，默认设置为4096； gpu_memory_utili
异，本指南提供了算子问题定位工具集详细的使用场景和使用步骤，方便用户自行或在支持下排查可能的数值计算精度问题。 当用户将大语言模型或者其他类型深度神经网络的训练从GPU迁移到昇腾AI处理器时，可能出现以下不同现象的模型精度问题。一般包括： Loss曲线与CPU/GPU差异不符合预期。
--output_path ${output_path} 参数说明: model_args：标志向模型构造函数提供额外参数，比如指定运行模型的数据类型； vllm_path是模型权重路径； max_model_len 是最大模型长度，默认设置为4096； gpu_memory_utili
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如果填写了“中文名称”，则资产发布后，在数据集页签上会显示该“中文名称”。 许可证 数据集资产遵循的使用协议，根据业务需求选择合适的许可证类型。 描述 填写资产简介，数据集发布后将作为副标题显示在数据集页签上，方便用户快速了解资产。 支持0~90个字符，请勿在描述中输入涉政、迷信
model_inference(input_data) # 保存网络输出节点名称、维度、shape及输出到本地文件。 with open("output_data.txt", "w") as f: f.write("output_node_name 2 1 1000\n") f.write(" ".join([str(i)
requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 执行性能测试脚本前，需先安装相关依赖。 conda activate python-3.9.10 pip install -r requirements.txt 静态benchmark
VICE侧产生的AICPU、HCCP的日志，这些日志会被回传到HOST侧。 CANN日志：CANN日志是昇腾（Ascend）计算架构中用于记录CANN（Compute Architecture for Neural Networks）模块运行时信息的日志。在模型转换过程中，如果遇到“Convert
requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 执行性能测试脚本前，需先安装相关依赖。 conda activate python-3.9.10 pip install -r requirements.txt 静态benchmark
获取一个OBS文件的大小： import moxing as mox mox.file.get_size('obs://bucket_name/obs_file.txt') 父主题： MoXing
展示当前服务使用过程中的关键操作，比如服务部署进度、部署异常的详细原因、服务被启动、停止、更新的时间点等。 事件保存周期为1个月，1个月后自动清理数据。 查看服务的事件类型和事件信息，请参见查看在线服务的事件 日志 展示当前服务下每个模型的日志信息。包含最近5分钟、最近30分钟、最近1小时和自定义时间段。 自
在资源池列表中，选择需要进行驱动升级的资源池，在右侧的操作列，单击“ > 驱动升级”。 在“驱动升级”弹窗中，会显示当前专属资源池的驱动类型、实例数量、当前版本、目标版本、升级方式、升级范围和开启滚动开关。 目标版本：在目标版本下拉框中，选择一个目标驱动版本。对于资源池新增加的
# 执行静态，动态性能评测脚本 执行性能测试脚本前，需先安装相关依赖。 pip install -r requirements.txt 静态benchmark 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。
-s配置是否生成堆栈信息。生成结果为advisor_{timestamp}.txt和compare_result_{timestamp}.xlsx文件，advisor_{timestamp}.txt列出了可能存在精度问题的API的专家建议，compare_result_{timestamp}
盘大小与卡数有关，计算方式为卡数*500G，上限为3T。详细表1所示。 表1 不同Notebook规格资源“/cache”目录的大小 规格类别 cache盘大小 GPU-0.25卡 500G*0.25 GPU-0.5卡 500G*0.5 GPU-单卡 500G GPU-双卡 500G*2
config.json |── generation_config.json |── gitattributes.txt |── LICENSE.txt |── Notice.txt |── pytorch_model-00001-of-00015.bin |── pytorch_model-00002-of-00015
return dequantized_weight def main(fp8_path, bf16_path): torch.set_default_dtype(torch.bfloat16) os.makedirs(bf16_path, exist_ok=True)
通过IAM为用户组配置细粒度授权策略，使用户获得策略定义的权限，操作对应云服务的资源。基于策略授权时，管理员可以按ModelArts的资源类型选择授权范围。详细的资源权限项可以参见API参考中的权限策略和授权项章节。 委托授权 为了完成AI计算的各种操作，ModelArts在AI
在华为云MRS服务下查看自己账号下可用的MRS集群，如果没有，则需要创建，当前需要集群有Spark组件，安装时，注意勾选上。 您可以使用MrsStep来创建作业类型节点。定义MrsStep示例如下。 指定启动脚本与集群 from modelarts import workflow as wf # 通过
--help Show this message and exit. 表1 鉴权命令参数说明 参数名 参数类型 是否必选 参数说明 -auth / --auth String 否 鉴权方式，支持PWD（用户名密码）、AKSK（access key和secret
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