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基于MindSpore Lite的模型转换 迁移推理业务的整体流程如下: 模型准备 转换关键参数准备 模型转换 推理应用适配 主要通过MindSpore Lite(简称MSLite)进行模型的转换,进一步通过MindSpore Runtime支持昇腾后端的能力来将推理业务运行到昇腾设备上
发布技术文章(AI说) AI Gallery中的“AI说”,是一个AI开发人员的交流园地。在这里可以阅读其他用户分享的技术文章,并参与评论。也可以发布分享个人技术文章。 前提条件 已入驻AI Gallery。 发布技术文章 进入AI Gallery首页,单击“AI说”,在下拉框中单击
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优
修改工作空间配额 功能介绍 修改工作空间配额。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v1/{project_id}/workspaces/{workspace_id
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ma-cli ma-job训练作业支持的命令 使用ma-cli ma-job命令可以提交训练作业,查询训练作业日志、事件、使用的AI引擎、资源规格及停止训练作业等。 $ ma-cli ma-job -h Usage: ma-cli ma-job [OPTIONS] COMMAND
AIGC模型训练推理 FlUX.1基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911) FLUX.1基于DevSever适配PyTorch NPUFintune&Lora训练指导(6.3.911) Llama 3.2-Vision基于DevServer适配Pytorch
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优
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使用ModelArts Studio的Qwen2-7B模型框架实现对话问答 仅“华东二”和“西南-贵阳一”区域支持使用ModelArts Studio大模型即服务平台(MaaS)。 MaaS是白名单功能,如果有试用需求,请先申请权限。 场景描述 本案例用于指导用户使用ModelArts
创建Workflow数据集版本发布节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装,实现数据集的版本自动发布的功能。数据集版本发布节点主要用于将已存在的数据集或者标注任务进行版本发布,每个版本相当于数据的一个快照,可用于后续的数据溯源。主要应用场景如下: 对于数据标注这种操作
启动团队标注任务 功能介绍 启动团队标注任务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id
使用ModelArts时提示“权限不足”,如何解决? 当您使用ModelArts时如果提示权限不足,请您按照如下指导对相关服务和用户进行授权,并对用户权限进行检查操作。 以下案例以缺失OBS权限不足为例,介绍如何进行授权操作。 由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权,
开发用于自定义镜像训练的代码 当ModelArts Standard提供的预置框架不满足您的诉求时,ModelArts Standard支持用户构建自定义镜像用于模型训练。 自定义镜像的制作要求用户对容器相关知识有比较深刻的了解,除非订阅算法和预置框架无法满足需求,否则不推荐使用。
使用ModelArts时提示“权限不足”,如何解决? 当您使用ModelArts时如果提示权限不足,请您按照如下指导对相关服务和用户进行授权,并对用户权限进行检查操作。 本案例中以OBS权限不足为例,介绍如何为用户授予OBS服务权限。其它权限不足的场景也可以参考本案例操作,只是授权范围不同
在ModelArts Standard运行GPU训练作业的准备工作 使用ModelArts Standard的专属资源池训练时,需要完成以下准备工作。 购买服务资源 表1 购买服务资源 服务 使用说明 参考文档 弹性文件服务SFS 弹性文件服务默认为按需计费,即按购买的存储容量和时长收费
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
使用SmoothQuant量化工具转换权重 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant