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准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)
预训练 预训练数据处理 预训练超参配置 预训练任务 断点续训练 查看日志和性能 父主题: Baichuan2-13B模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904)
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 父主题: LLM大语言模型训练推理
应用迁移 模型适配 pipeline代码适配 父主题: 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
模型精度调优 场景介绍 精度问题诊断 精度问题处理 父主题: 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
性能调优 单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 单模型性能调优AOE 父主题: 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)
调试与训练 单机单卡 单机多卡 多机多卡 父主题: 专属资源池训练
单机单卡 线下容器镜像构建及调试 上传镜像 上传数据和算法至OBS(首次使用时需要) 使用Notebook进行代码调试 创建训练任务 监控资源 父主题: 调试与训练
多机多卡 上传数据至OBS(首次使用时需要) 上传算法至SFS 创建训练任务 父主题: 调试与训练
SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907) 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 Controlnet训练 父主题: AIGC模型训练推理
SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907) 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 父主题: AIGC模型训练推理
SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908) 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 Controlnet训练 父主题: AIGC模型训练推理
主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907) 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)