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rts提供了MA-Adivisor性能自动诊断工具。用户采集性能profiling数据后,可通过该工具自动扫描profiling数据,工具分析完数据后会给出可能的性能问题点及调优建议,用户可以根据调优建议做相应的修改适配。目前该工具对CV类模型给出的调优建议较多,LLM类建议稍少
若单机精度正常但多机精度异常,有可能是多机通信造成的精度问题,此时可以用精度工具的通信精度检测功能进行定位。部分集合通信算子要求通信域内各rank结果一致,如AllReduce、AllGather等,利用这一特性,工具将多机模型训练中产生的通信输出存盘,并传输到同一节点来比较其一致性,从
按需配置。 使用SSH功能 ECS ecs:serverKeypairs:list ecs:serverKeypairs:get ecs:serverKeypairs:delete ecs:serverKeypairs:create 为开发环境Notebook实例配置登录密钥。 按需配置。
镜像在SWR上显示只有13G,安装少量的包,然后镜像保存过程会提示超过35G大小保存失败,为什么? 如何保证自定义镜像能不因为超过35G而保存失败? 如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小? 镜像过大,卸载原来的包重新打包镜像,最终镜像会变小吗? 在ModelArts镜像管理注册镜像报错ModelArts
MaaS使用场景和使用流程 ModelArts Studio大模型即服务平台(后续简称为MaaS服务),提供了简单易用的模型开发工具链,支持大模型定制开发,让模型应用与业务系统无缝衔接,降低企业AI落地的成本与难度。 当您第一次使用MaaS服务时,可以参考快速入门使用ModelArts
kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网,否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公网,ECS打通公网配置请参见ECS绑定弹性公网IP。 父主题: 准备镜像
问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网,否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公网,ECS打通公网配置请参见ECS绑定弹性公网IP。 父主题: 准备镜像
|──llama-factory.patch 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网,否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公网,ECS打通公网配置请参见ECS绑定弹性公网IP。 父主题: 准备镜像
directory”如何解决? 问题现象 原因分析 密钥文件不存在于该路径下,或者该路径下密钥文件名被修改。 解决方法 重新选择密钥路径。 父主题: VS Code连接开发环境失败故障处理
开发环境的Notebook,根据不同的工作环境,对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 新版Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU
模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。 执行如下命令进入容器,并进入AutoAWQ目录下,
autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。 AutoAWQ量化工具的适配代码存放在
本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel,W8A16 per-channel 步骤一 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。
29a CANN:cann_8.0.rc2 PyTorch:2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像、ECS中构建新镜像、Notebook中构建新镜像的方式(三选一)来部署训练环境。方案的区别如下: 直接
问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网,否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公网,ECS打通公网配置请参见ECS绑定弹性公网IP。 父主题: 准备镜像
注意:该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网,否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公网,ECS打通公网配置请参见ECS绑定弹性公网IP。 父主题: 准备镜像
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注意:该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网,否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公网,ECS打通公网配置请参见ECS绑定弹性公网IP。 父主题: 准备镜像