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LlamaRotaryEmbedding中的forward函数中增加self.inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7:使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题,重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中,高精度模式的环境变量是否开启 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像环境 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像环境 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
smoothquant_model.py中的main函数,保存模型时将safe_serialization指定为False int8_model.save_pretrained(output_path,safe_serialization=False) 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster
kubectl delete -f config.yaml 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
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 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
LlamaRotaryEmbedding中的forward函数中增加self.inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7:使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题,重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中,高精度模式的环境变量是否开启 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster
后续安装Docker、获取镜像、构建镜像等操作均在该ECS上进行。 图2 CloudShell远程登录界面 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。
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 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)
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 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)
后续安装Docker、获取镜像、构建镜像等操作均在该ECS上进行。 图2 CloudShell远程登录界面 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。
kubectl delete -f config.yaml 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
kubectl delete -f config.yaml 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
后续安装Docker、获取镜像、构建镜像等操作均在该ECS上进行。 图2 CloudShell远程登录界面 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。
后续安装Docker、获取镜像、构建镜像等操作均在该ECS上进行。 图2 CloudShell远程登录界面 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。
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