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例如下: 图1 抽取kv-cache量化系数 注意: 1、抽取完成后,可能提取不到model_type信息,需要手动将model_type修改为指定模型,如"llama"。 2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e
data_batch_2 |-------- ... 其中“DDP”为创建训练作业时的“代码目录”,“main.py”为上文代码示例(即创建训练作业时的“启动文件”),“cifar-10-batches-py”为解压后的数据集文件夹(放在input_dir文件夹下)。 如果使用自
json文件,里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下: 注意: 1、 抽取完成后,可能提取不到model_type信息,需要手动将model_type修改为指定模型,如"llama"。 2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e
容示例如下: 图1 抽取kv-cache量化系数 注意: 抽取完成后,可能提取不到model_type信息,需要手动将model_type修改为指定模型,如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m
json文件,里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下: 注意: 抽取完成后,可能提取不到model_type信息,需要手动将model_type修改为指定模型,如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m
例如下: 图1 抽取kv-cache量化系数 注意: 1、抽取完成后,可能提取不到model_type信息,需要手动将model_type修改为指定模型,如"llama"。 2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e
json文件,里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下: 注意: 抽取完成后,可能提取不到model_type信息,需要手动将model_type修改为指定模型,如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m
json文件,里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下: 注意: 抽取完成后,可能提取不到model_type信息,需要手动将model_type修改为指定模型,如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m
String 根据版本切分比例筛选版本。根据逗号分隔最小和最大切分比例,筛选出切分比例在此范围内的版本,例如:“0.0,1.0”。说明:如果参数值为空或无该参数,系统默认不根据版本切分比例筛选数据集。 version_format 否 Integer 数据集版本格式。可选值如下: 0:默认格式
式远程连接其他用户的Notebook实例,需要将SSH密钥对更新成自己的,否则会报错ModelArts.6786。更新密钥对具体操作请参见修改SSH远程连接配置。具体的错误信息提示:ModelArts.6789: 在ECS密钥对管理中找不到指定的ssh密钥对xxx,请更新密钥对并重试。
当前使用诊断模式需要用户手动设置成INFO日志级别 echo "[ma-pre-start] End" 创建训练任务 约束:MindSpore版本要求1.6.0及以上。 修改样例代码,增加如下内容: # 载入依赖接口 from mindx_elastic.terminating_message import ExceptionCheckpoint
clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码(install.sh中会自动下载配套版本,若手动下载源码还需修改版本)至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下: |——AscendCloud-LLM |──llm_train
用户需要完成上述代码中**部分的配置,主要涉及以下三项。 统一存储:output_storage对象的default值,需填写一个已存在的OBS路径,路径格式为:/OBS桶名称/文件夹路径/。 数据集对象:使用准备数据集章节下载的数据集即可,填写相应的数据集名称以及版本号。 训练资源规格:配置计算资
docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置
新旧版训练预置引擎差异 新版的预置训练引擎默认安装Moxing2.0.0及以上版本。 新版的预置训练引擎统一使用了Python3.7及以上版本。 新版镜像修改了默认的HOME目录,由“/home/work”变为“/home/ma-user”,请注意识别训练代码中是否有“/home/work”的硬编码。
0.0 此处介绍如何通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像的操作步骤。 安装Docker。 以Linux x86_64架构的操作系统为例,获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL
0.0 此处介绍如何通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像的操作步骤。 安装Docker。 以Linux x86_64架构的操作系统为例,获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL
团队标注成员任务状态。可选值如下: 6:已创建。 0:启动中。 1:运行中。 2:验收中。 3:通过,即团队标注任务已完成。 4:驳回,即需要重新修改标注和审核工作。 update_time Long 团队标注成员任务更新时间。 worker_id String 团队标注成员ID。 workforce_task_name
import cv2 cv2.imread('obs://bucket_name/xxx.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) 修改为如下代码: 1 2 3 4 import cv2 import numpy as np import moxing as mox img
myhuaweicloud.com/pypi/web/simple --trusted-host mirrors.myhuaweicloud.com 修改测试代码,注释掉以下文件的断言所在行。 vim /workspace/Megatron-DeepSpeed/megatron/model/fused_softmax