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单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 在模型精度对齐后,针对Stable Diffusion模型性能调优,您可以通过AOE工具进行自助性能调优,进一步可以通过profiling工具对于性能瓶颈进行分析,并针对性地做一些调优操作。 您可以直接使用benchmark
MindStudio-Insight性能可视化工具使用指导 对于高阶的调优用户,可以使用可视化工具MindStudio Insight查看profiling数据详情并分析可优化点,其提供了丰富的调优分析手段,可视化呈现真实软硬件运行数据,多维度分析性能瓶颈点,支持百卡、千卡及以上规模的可视化集群性能分析
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。DeepSpeed
kv-cache-int8量化 什么是kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。 约束限制 当前支持per-token动态量化(推荐), per-tensor静态量化以及per-tensor+per-head静态量化。
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40G
W8A8量化 什么是W8A8量化 W8A8量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。 约束限制 支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表。 激活量化支持动态per-token和静态per-tensor,支持非对称量化
多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 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。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip
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围内波动
多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 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。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip
多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 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。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip
Git下载代码时报错 在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时,如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息,关闭git验证即可。 报错信息: fatal: unable to access 'https://gitee.com/ascend
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed
Git下载代码时报错 在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时,如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息,关闭git验证即可。 报错信息: fatal: unable to access 'https://gitee.com/ascend
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40G
Git下载代码时报错 在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时,如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息,关闭git验证即可。 报错信息: fatal: unable to access 'https://gitee.com/ascend
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
训练启动脚本说明和参数配置【旧】 本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40G