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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)
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)
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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)
请参考k8s Cluster环境配置详细流程。 其中k8s Cluster的容器中挂载存储支持OBS、SFS Turbo等方案进行挂载。
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ModelLink 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ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
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ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
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ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
训练任务 执行训练任务(推荐) 执行训练任务(历史版本) 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
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)
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ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
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 准备数据 准备镜像环境 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
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)
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)
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ModelLink PyTorch NPU训练指导(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
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
训练脚本说明参考 训练参数配置说明【旧】 训练tokenizer文件说明 断点续训和故障快恢说明 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)