检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
准备工作 准备资源 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推理指导(6.3.905)
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) 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 推理模型量化 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 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)
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(6.3.906)
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(6.3.906)
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ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
权限配置 权限列表 为了便于理解权限相关内容,建议先阅读ModelArts权限管理基本概念。 表1 服务授权列表 待授权的服务 适用场景 ModelArts 授予子用户使用ModelArts服务的权限。 ModelArts CommonOperations没有任何专属资源池的创建
单机多卡 上传数据和算法至SFS(首次使用时需要) 使用Notebook进行代码调试 创建训练任务 父主题: 调试与训练
权限控制方式 IAM 依赖和委托 工作空间 父主题: Standard权限管理
配置ModelArts基本使用权限 场景描述 Step1 创建用户组并加入用户 Step2 为用户配置云服务使用权限 Step3 为用户配置ModelArts的委托访问授权 Step4 测试用户权限 父主题: 典型场景配置实践
FAQ 使用ModelArts时提示“权限不足”,如何解决? 父主题: Standard权限管理
主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907) 场景介绍 准备工作 指令监督微调训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明 附录:指令微调训练常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907) 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS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
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907) 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 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像 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)
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908) 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 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
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 使用llm-compressor工具量化 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)