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co/stabilityai/stable-diffusion-3-medium/tree/main 图4 text_encoder权重文件 替换Ascend_node 将${container_work_dir}/aigc_inference/torch_npu/comfyui/a
_name}:${image_version}请替换为您所要上传的实际镜像的名称和版本名称。 [镜像仓库地址]：可在SWR控制台上查询，即1.c中登录指令末尾的域名。 [组织名称]：/${organization_name}请替换为您创建的组织。 [镜像名称2:版本名称2]：${
er目录下。获取路径参见表2。 解压AscendCloud-AIGC-*.zip文件，解压后将里面指定文件与对应MiniCPM-V文件进行替换。 cd /home/ma-user unzip AscendCloud-AIGC-*.zip -d ./AscendCloud cd
并按照global rank_table中的全量实例、增量实例的顺序，对全量推理实例、增量推理实例启动的端口号进行排序，端口之间用,（英文逗号）分隔开作为该环境变量的输入。 USE_OPENAI：仅在服务入口实例生效，用于配置api-server服务是否使用openai服务，默认
其中Ascend Snt9系列可为用户解决图像分类和物体检测两大类模型训练场景；Ascend Snt3系列可应用于图像分类、物体检测、图像分割、NLP等常用深度学习领域高性能推理场景。同时，使用MindSpore开发的模型可直接在ModelArts平台完成训练和推理。 发布区域：华北-北京四、西南-贵阳一
')则表示用户设置了proxy，需要先关掉 export no_proxy=$no_proxy,repo.myhuaweicloud.com（此处需要替换成对应局点的pip源地址） pip install py-spy 查看堆栈。py-spy工具的具体使用方法可参考py-spy官方文档。 #
--block-size：PagedAttention的block大小，推荐设置为128。 --host=${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0
/boolean）的参数下配置index参数，指定使用csv数据中对应索引下标的数据作为此参数的值去发送推理请求，csv数据必须以英文半角逗号分隔，index从0开始计数，特殊地，当index为-1时忽略此参数。具体可参考创建批量服务的样例。 src_type 否 String
“代码目录”：选择已创建的OBS代码目录路径，例如“/test-modelarts-xx/pytorch/mnist-code/”（test-modelarts-xx需替换为您的OBS桶名称）。 “启动文件”：选择代码目录下上传的训练脚本“train.py”。 “输入”：单击“增加训练输入”，设置训练输入的“
“代码目录”：选择已创建的OBS代码目录路径，例如“/test-modelarts-xx/pytorch/mnist-code/”（test-modelarts-xx需替换为您的OBS桶名称）。 “启动文件”：选择代码目录下上传的训练脚本“train.py”。 “输入”：单击“增加训练输入”，设置训练输入的“
请参见训练tokenizer文件说明。 步骤三 启动训练脚本 请根据表1修改超参值后，修改config.yaml中的${command}，替换为容器中执行训练的命令。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yam
迁移至昇腾设备上训练、模型精度对齐以及性能调优。 迁移环境准备 本文以弹性裸金属作为开发环境。弹性裸金属支持深度自定义环境安装，可以方便地替换驱动、固件和上层开发包，具有root权限，结合配置指导、初始化工具及容器镜像可以快速搭建昇腾开发环境。 开通裸金属服务器资源请参见DevS
启动训练脚本 启动训练前需修改启动训练脚本demo.sh 内容。具体请参考•修改启动脚本。 对于falcon-11B训练任务开始前，需手动替换tokenizer中的config.json，具体请参见falcon-11B模型。 修改完yaml配置文件后，启动训练脚本；模型不同最少n
driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 进入容器。需要将${container_name}替换为实际的容器名称。启动容器默认使用ma-user用户，后续所有操作步骤都在ma-user用户下执行。 docker exec -it ${container_name}
下。获取路径参见获取软件和镜像。 解压AscendCloud-AIGC-*.zip文件，解压后将里面指定文件与对应CogVideo文件进行替换，执行以下命令即可。 cd /home/ma-user unzip AscendCloud-AIGC-*.zip -d ./AscendCloud
请参见训练tokenizer文件说明。 步骤三 启动训练脚本 请根据表1修改超参值后，修改config.yaml中的${command}，替换为容器中执行训练的命令。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yam
请参见训练tokenizer文件说明。 步骤三 启动训练脚本 请根据表1修改超参值后，修改config.yaml中的${command}，替换为容器中执行训练的命令。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yam
包年/包月”的节点支持批量续费、批量开通/修改自动续费功能。 图2 节点批量操作 如下图所示，在单个节点的操作列，支持对单个节点进行删除、替换、修复、重置、重启、授权、运行作业列表、开启高可用冗余、关闭高可用冗余等操作，具体介绍请参见修复Standard专属资源池故障节点。还支持编辑资源标签操作。
在本例子，结果为2,048,000）。 i = 320 * 200 * 32; AI编译器中，常量折叠是将计算图中预先可以确定输出值的节点替换成常量，并对计算图进行一些结构简化的操作，例如ADDN操作，以及在推理过程中的batch normalization操作等。 以BN折叠为例，如下表示折叠后获得的性能收益。
请参见训练tokenizer文件说明。 步骤三 启动训练脚本 请根据表1修改超参值后，修改config.yaml中的${command}，替换为容器中执行训练的命令。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yam
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