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"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数: --kv-cache-dtype int8 #只支持int8,表示kvint8量化 --quantization-param-path
query = tokenizer.from_list_format([ {'image': 'https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg'}, # Either a local
准备镜像 准备训练Llama2-13B模型适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像
如果想保持长时间连接不断开,可以通过配置SSH定期发送通信消息,避免防火墙认为链路空闲而关闭。 客户端配置(用户可根据需要自行配置,不配置默认是不给服务端发心跳包),如图1,图2所示。 图1 打开VS Code ssh config配置文件 图2 增加配置信息 配置信息示例如下: Host
此时,该用户组下的所有用户均有权限通过Cloud Shell登录运行中的训练作业容器。 如果没有用户组,也可以创建一个新的用户组,并通过“用户组管理”功能添加用户,并配置授权。如果指定的子用户没有在用户组中,也可以通过“用户组管理”功能增加用户。 使用Cloud Shell 参考前提条件:给子账号配置允许使用Cloud
准备镜像 准备训练Llama2-13B模型适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像
缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码 import torch import torch_npu from torch_npu.contrib import transfer_to_npu
缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码 import torch import torch_npu from torch_npu.contrib import transfer_to_npu
"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数: --kv-cache-dtype int8 #只支持int8,表示kvint8量化 --quantization-param-path
附录:Standard大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
附录:Standard大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
附录:大模型推理standard常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
tar.gz -C /usr/local/buildkit # 授予权限 chmod -R 777 /usr/local/buildkit 添加环境变量 echo 'export PATH=/usr/local/buildkit/bin:$PATH' >> /etc/profile
训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。若用户需要自动转换,则在运行脚本,例如0_pl_pretrain_13b.sh中,添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。若用户后续不需要自动转换,则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。 Megat
确保容器可以访问公网。 文档更新内容 6.3.908版本相对于6.3.907版本新增如下内容: 文档和代码中新增对mistral和mixtral模型的适配,并添加训练推荐配置。 文档中新增对Llama3支持长序列文本(sequence_length > 32k)训练内容,例如新增参数context-parallel-size。
否 String 支持的服务,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook。 SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook。 key_pair_names 否 Array of strings SSH密钥对名称,可以在云服务器控制台(ECS)“密钥对”页面创建和查看。
名称,跳转至弹性云服务器页面。 图8 节点管理 单击“远程登录”,在弹出的窗口中,单击“CloudShell登录”。 图9 远程登录 在CloudShell中设置密码等参数后,单击“连接”即可登录节点,CloudShell介绍可参见远程登录Linux弹性云服务器(CloudShell方式)。
面向有AI开发平台诉求的用户。 ModelArts用户指南(Standard) ModelArts Studio 大模型即服务平台(后续简称为MaaS服务) 提供端到端的大模型生产工具链和昇腾算力资源,并预置了当前主流的第三方开源大模型。支持大模型数据生产、微调、提示词工程、应用编排等功能。
AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。
buildkit由两部分组成: buildkitd(服务端):负责镜像构建,目前支持runc和containerd作为镜像构建环境,默认是runc。 buildkitctl(客户端):负责解析Dockerfile文件,并向服务端buildkitd发出构建请求。 下载并解压buildkit程序。