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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 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)
ModelArts昇腾迁移调优工具总览 GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 基于advisor的昇腾训练性能自助调优指导 Dit模型PyTorch迁移与精度性能调优 msprobe工具使用指导
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(6.3.910)
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(6.3.911)
PyTorch迁移性能调优 性能调优总体原则和思路 MA-Advisor性能调优建议工具使用指导 MindStudio-Insight性能可视化工具使用指导 父主题: GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导
model_outputs = {} # label文件可以在这里加载,在后处理函数里使用 # label.txt放在OBS和模型包的目录 # with open(os.path.join(self.model_path, 'label.txt'))
rts提供了MA-Adivisor性能自动诊断工具。用户采集性能profiling数据后,可通过该工具自动扫描profiling数据,工具分析完数据后会给出可能的性能问题点及调优建议,用户可以根据调优建议做相应的修改适配。目前该工具对CV类模型给出的调优建议较多,LLM类建议稍少
若单机精度正常但多机精度异常,有可能是多机通信造成的精度问题,此时可以用精度工具的通信精度检测功能进行定位。部分集合通信算子要求通信域内各rank结果一致,如AllReduce、AllGather等,利用这一特性,工具将多机模型训练中产生的通信输出存盘,并传输到同一节点来比较其一致性,从
及性能调优方法介绍。此外,ModelArts提供了即开即用的云上集成开发环境,包含迁移所需要的算力资源、AI框架、昇腾开发套件以及迁移调优工具链,最大程度减少客户自行配置环境的复杂度。 范围 本文涉及PyTorch训练的单卡和分布式业务迁移到昇腾的业务范围。当前针对常见的开源LL
成本管理 成本构成 ModelArts提供AI工具链、AI算力,成本由AI算力的资源成本和运维成本构成。 成本分配 ModelArts支持企业项目管理,可以由企业项目服务来管理同一账号下不同项目的成本。 成本分析 通过华为云费用账单来分析账号下的成本支出情况。 成本优化 长期使用
# 推理构建镜像启动脚本 ├──llm_tools # 推理工具包 ├──AutoSmoothQuant # W8A8量化工具 ├── ascend_autosmoothquant_adapter # 昇腾量化使用的算子模块
自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。
套解决方案。 应用中心介绍 “MaaS应用实践中心”提供基于行业客户应用场景的AI解决方案。MaaS提供的模型服务和华为云各AI应用层构建工具之间相互连通,通过灵活的组合方案,来帮助客户快速解决模型落地应用时所面临的业务及技术挑战。 MaaS应用实践中心结合KooSearch企业
大规模分布式训练能力,加速大模型研发。 提供高性价比国产算力。 多年软硬件经验沉淀,AI场景极致优化。 加速套件,训练、推理、数据访问多维度加速。 一站式端到端生产工具链,一致性开发体验 开“箱”即用,涵盖AI开发全流程,包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能,可灵活使用其中一个或多个功能。 支持本地IDE+ModelArts
如下优点: 利用云服务的资源使用便利性,可以直接使用到不同规格的昇腾设备。 通过指定对应的运行镜像,可以直接使用预置的、在迁移过程中所需的工具集,且已经适配到最新的版本可以直接使用。 开发者可以通过浏览器入口以Notebook方式访问,也可以通过VSCode远程开发的模式直接接入
在资源池扩缩容页面可以查看该资源规格中携带的系统盘、容器盘、数据盘的磁盘类型、大小、数量和写入模式、容器引擎空间大小、挂载路径磁盘配置等参数。 父主题: 管理Standard专属资源池
精度对齐 长训Loss比对结果 使用Msprobe工具分析偏差 Loss对齐结果 父主题: Dit模型PyTorch迁移与精度性能调优
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Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
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
Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.910) 场景介绍 准备工作 执行训练任务 查看日志和性能 训练benchmark工具 训练脚本说明 附录:训练常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理