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mc2融合算子报错 Yi-34B、Qwen1.5系列、GLM4-9B模型执行lora微调策略任务时产生mc2融合算子错误。
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NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。
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NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。
一方面,理想情况下CPU侧算子下发会明显比NPU侧算子执行更快,此时性能瓶颈主要集中在NPU侧;另一方面,理想情况下NPU侧算子计算流水线一直执行,不会出现NPU等待CPU算子下发即NPU空转的场景,如果存在,则CPU侧算子下发存在瓶颈。
原因分析 在CCE纳管过程中,需要通过cloudinit userdata机制拉取cce-agent,但是在服务器上查看没有拉cce-agent的动作,理论上该动作是cloudinit中的脚本在创建时自动执行的,可能是由于安装脚本没有注入userdata或者注入了但未执行。
在CPU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题,因为CPU算子支持动态shape;而在Ascend场景上,算子需要指定具体的shape信息,并且在模型转换的编译阶段完成对应shape的编译任务,从而能够在推理时支持多种shape的输入。
包名:AscendCloud-OPP Scatter、Gather算子性能提升,满足MoE训练场景 matmul、swiglu、rope等算子性能提升,支持vllm推理场景 新增random随机数算子,优化FFN算子,满足AIGC等场景 无 父主题: 产品发布说明
版本要求是CCE Turbo v1.25及以上 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.906-xxx.zip 包含 三方大模型训练和推理代码包:AscendCloud-LLM AIGC代码包:AscendCloud-AIGC 算子依赖包
版本要求是CCE Turbo v1.25及以上 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 包含 三方大模型训练和推理代码包:AscendCloud-LLM AIGC代码包:AscendCloud-AIGC 算子依赖包
镜像保存时报错“BuildImage,True,Commit successfully|PushImage,False,Task is running.”
opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套的模型训练文档请参考《主流开源大模型基于Lite Cluster
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如果用到CCE,版本要求是CCE Turbo v1.28及以上 300iDUO PyTorch: swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc3-