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Paraformer基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展Paraformer的推理过程。 约束限制 本方案目前仅适用于企业客户。
eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据进行训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的
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Cluster资源池节点故障如何定位 故障说明和处理建议 图1 Lite池故障处理流程 对于ModelArts Lite资源池,每个节点会以DaemonSet方式部署node-agent组件,该组件会检测节点状态,并将检测结果写到K8S NodeCondtition中。同时,节点
参考。 训练流程简述 相比于DP,DDP能够启动多进程进行运算,从而大幅度提升计算资源的利用率。可以基于torch.distributed实现真正的分布式计算,具体的原理此处不再赘述。大致的流程如下: 初始化进程组。 创建分布式并行模型,每个进程都会有相同的模型和参数。 创建数据
可选配置,如果访问DWS数据需要配置。 表15 专属资源池管理基础委托授权 业务场景 依赖的服务 委托授权项 说明 通过关联sfsturbo功能实现专属资源池和SFS Turbo资源打通。 SFS Turbo sfsturbo:shares:showShareNic sfsturbo:
构造请求 本节介绍REST API请求的组成,并以调用IAM服务的获取用户Token接口说明如何调用API,Token可以用于调用其他API时的鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API:https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987
Eagle投机小模型训练 什么是Eagle投机小模型训练 2013年12月滑铁卢大学、加拿大向量研究院、北京大学等机构联合发布Eagle,旨在提升大语言模型的推理速度,同时保证模型输出文本的分布一致。这种方法外推LLM的第二顶层特征向量,能够显著提升生成效率。 Eagle训练了一个单层模型,使用input
、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件,并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox # OBS存放数据路径 obs_data_dir=
ModelArts昇腾迁移调优工具总览 ModelArts集成了多个昇腾迁移调优工具,方便您在ModelArts平台环境中进行训练推理迁移、精度调试、性能调优等工作,您可在下表中查看当前ModelArts支持的昇腾迁移调优工具及对应指导。 表格中的部分工具已集成到ModelArt
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创建AI应用 功能介绍 导入元模型创建AI应用。 执行代码、模型需先上传至OBS(训练作业生成的模型已默认存储到OBS)。 接口约束 使用模板导入模型与不使用模板导入这两类导入方式的Body参数要求不一样。以下Body参数说明中以模板参数表示适合使用模板导入模型时填写的参数,非模