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如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候,会先执行“50steps” 4次,然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch(warmup),由于网络的参数是随机初始化的,如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题,这是使用warm
_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。 ascend_vllm代码包在Step9 构建推理代码已生成。 模型权重文件获取地址请参见表1。 推理启动脚本run_vllm.sh制作请参见•创建推理脚本文件run_vllm.sh。 SSL证书制作包含cert.pem和key
export USE_VOCAB_PARALLEL=1 # 是否使用词表并行;默认值为1表示开启并行,取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型(如llama2系模型),关闭并行可以减少推理时延,对于词表较大的模型(如qwen系模型),开启并行可以减少显存占用,以提升推理吞吐量。 export
小模型如Qwen2-1.5B和Qwen2-0.5B推荐不设置该参数。 --disable-async-output-proc:关闭异步后处理特性,关闭后性能会下降。 推理启动脚本必须名为run_vllm.sh,不可修改其他名称。 hostname和port也必须分别是0.0.0
export USE_VOCAB_PARALLEL=1 # 是否使用词表并行;默认值为1表示开启并行,取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型(如llama2系模型),关闭并行可以减少推理时延,对于词表较大的模型(如qwen系模型),开启并行可以减少显存占用,以提升推理吞吐量。 Step2
export USE_VOCAB_PARALLEL=1 # 是否使用词表并行;默认值为1表示开启并行,取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型(如llama2系模型),关闭并行可以减少推理时延,对于词表较大的模型(如qwen系模型),开启并行可以减少显存占用,以提升推理吞吐量。 export
export USE_VOCAB_PARALLEL=1 # 是否使用词表并行;默认值为1表示开启并行,取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型(如llama2系模型),关闭并行可以减少推理时延,对于词表较大的模型(如qwen系模型),开启并行可以减少显存占用,以提升推理吞吐量。 export
中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中,创建文件夹,准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。 模型权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果需要部署量化模型,请参考推理模型量化在N
在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时,如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息,关闭git验证即可。 报错信息: fatal: unable to access 'https://gitee.com/ascend/ModelLink
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在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时,如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息,关闭git验证即可。 报错信息: fatal: unable to access 'https://gitee.com/ascend/ModelLink
2:'orange', 3:'banana'} 原因分析 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致,导致该错误发生。 例如,训练集中的标签共有4个,验证集中的标签只有3个。 处理方法 请您保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题: 预置算法运行故障
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。 attn_mask 只支持布尔(bool)数据类型,或者为None。
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in certificate chain 图1 报错SSL certificate problem 可采取忽略SSL证书验证:使用以下命令来克隆仓库,它将忽略SSL证书验证。 git clone -c http.sslVerify=false https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip