基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

    模型推理代码编写说明 更多内容
  • 附录:大模型推理常见问题

    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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  • 附录:大模型推理常见问题

    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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  • 附录:大模型推理常见问题

    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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  • 附录:大模型推理常见问题

    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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  • 附录:大模型推理常见问题

    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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  • 附录:大模型推理常见问题

    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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  • 将模型部署为批量推理服务

    模型部署为批量推理服务 模型准备完成后,您可以将模型部署为批量服务。在“模型部署>批量服务”界面,列举了用户所创建的批量服务。 前提条件 数据已完成准备:已在ModelArts中创建状态“正常”可用的模型。 准备好需要批量处理的数据,并上传至OBS目录。 已在OBS创建至少1个空的文件夹,用于存储输出的内容。

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  • 自定义脚本代码示例

    自定义脚本代码示例 从OBS中导入模型文件创建模型时,模型文件包需符合ModelArts的模型包规范,推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求。 本章节提供针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例(包含推理代码示例)。模型推理代码编写的通用方法及说明请见模型推理代码编写说明。 Tensorflow

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  • Oozie样例代码说明

    Oozie样例代码说明 job.properties workflow.xml Start Action End Action Kill Action FS Action MapReduce Action coordinator.xml 父主题: 开发Oozie应用

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  • Oozie代码样例说明

    Oozie代码样例说明 配置Oozie作业运行参数 配置Oozie业务运行流程 配置Oozie作业执行入口 配置Oozie MapReduce作业 配置Oozie作业操作HDFS文件 配置Oozie作业执行终点 配置Oozie作业异常结束打印信息 配置Coordinator定时调度作业

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  • Oozie样例代码说明

    Oozie样例代码说明 配置Oozie作业运行参数 配置Oozie业务运行流程 配置Oozie作业执行入口 配置Oozie MapReduce作业 配置Oozie作业操作HDFS文件 配置Oozie作业执行终点 配置Oozie作业异常结束打印信息 配置Coordinator定时调度作业

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  • Oozie样例代码说明

    Oozie样例代码说明 job.properties workflow.xml Start Action End Action Kill Action FS Action MapReduce Action coordinator.xml 父主题: 开发Oozie应用

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  • 准备代码

    推理依赖的算子包。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。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明

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  • 附录:Standard大模型推理常见问题

    附录:Standard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

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  • 附录:Standard大模型推理常见问题

    附录:Standard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

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  • 语言模型推理性能测试

    语言模型推理性能测试 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:评估在请求并发在一定范

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  • 附录:大模型推理standard常见问题

    附录:大模型推理standard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

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  • 导入模型

    导入模型 导入模型功能包括: 初始化已存在的模型,根据模型ID生成模型对象。 创建模型模型对象的属性,请参见查询模型详情。 示例模型文件 以PyTorch为例,编写模型文件。PyTorch模型包结构可参考模型包规范介绍。 OBS桶/目录名 ├── resnet │ ├── model

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  • 准备代码

    包含了本教程中使用到的推理部署代码推理评测代码推理依赖的算子包。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 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6

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  • 准备代码

    包含了本教程中使用到的推理部署代码推理评测代码推理依赖的算子包。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。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。

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  • SD3 Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)

    Step5启动推理 本章节介绍SD3模型推理过程。使用官方提供的已经训练好的模型进行推理,输入prompt生成指定像素的图片。 使用如下命令登录huggingface,并输入个人账号的token: huggingface-cli login 执行如下命令运行推理脚本启动SD3服务:

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