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-6.3.911-xxx.zip 说明: 包名中的xxx表示具体的时间戳,以包名的实际时间为准。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.911 版本。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
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-6.3.910-xxx.zip 说明: 包名中的xxx表示具体的时间戳,以包名的实际时间为准。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.910 版本。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
中,AI Gallery通过环境变量找到日志,从中获取实际数据绘制成“吞吐”和“训练LOSS”曲线,呈现在训练的“指标效果”中。具体请参见查看训练效果。 说明: 日志文件中的迭代次数、LOSS和吞吐数据必须按照“迭代次数|loss|吞吐”格式存放,否则AI Gallery会数据解
1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
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docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
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是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workspace_id 是 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选
v1的DLS_TASK_NUMBER环境变量,可以使用v2的MA_NUM_HOSTS环境变量替换,即选择的训练节点数。 v1的DLS_TASK_INDEX环境变量,当前可以使用v2的VC_TASK_INDEX环境变量替换,下一步使用MA_TASK_INDEX替换,建议使用demo script中的方式获取,以保证兼容性。
中,AI Gallery通过环境变量找到日志,从中获取实际数据绘制成“吞吐”和“训练LOSS”曲线,呈现在训练的“指标效果”中。具体请参见查看训练效果。 说明: 日志文件中的迭代次数、LOSS和吞吐数据必须按照“迭代次数|loss|吞吐”格式存放,否则AI Gallery会数据解
py中用等CPU侧初始化实现替换完成计算之后再切回device进行计算(下图第731行)。 然后再比对分析发现所有API计算都已对齐结果,转而查看Loss对齐情况。 父主题: 精度对齐