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install.sh 安装torch-npu适配修改及优化脚本 --- model_modify.patch 优化模型融合算子git patch文件 --- modify.patch 适配优化MiniCPM-V2.0代码git patch文件
Scatter、Gather算子性能提升,满足MoE训练场景 matmul、swiglu、rope等算子性能提升,支持vllm推理场景 新增random随机数算子,优化FFN算子,满足AIGC等场景 无 父主题: 产品发布说明
是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架。 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。 ZeRO-0,配置以下参数 deepspeed: examples/deepspeed/ds_z0_config.json ZeRO
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在云监控平台查看在线服务性能指标 ModelArts支持的监控指标 为使用户更好地掌握自己的ModelArts在线服务和对应模型负载的运行状态,云服务平台提供了云监控。您可以使用该服务监控您的ModelArts在线服务和对应模型负载,执行自动实时监控、告警和通知操作,帮助您更好地了解服务和模型的各项性能指标。
当云服务资源不再使用时,可以将他们退订或删除,从而避免继续收费。详细介绍请参见停止计费。 成本管理 您可以从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度来管理成本。更多详情,请参见成本管理。
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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
准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式,但不仅限于以下方式: 方法一:网页下载:通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接,即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二:huggingface-cli:huggingface-cli是
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 ECS中构建新镜像(可选) 父主题: 准备工作
lite离线推理场景下使用。 包含在cann toolkit中。 AOE性能自动调优 AKG MindSpore自动调优工具,提供算子自动优化和算子自动融合的功能,推荐在mindspore-lite离线推理场景下使用。 下载工具源码使用。 AKG PyTorch GPU推理迁移至PyTorch
会比较耗时,建议设置为True来提升分析速度。 6 disable_affinity_api False 否 关闭亲和算子(融合算子、亲和优化器)API分析。对于首次从gpu迁移至npu的训练任务性能分析,建议保留该参数,替换亲和算子API通常能获得一定性能收益。对于完成迁移后在
【下线公告】华为云ModelArts服务模型转换下线公告 【下线公告】华为云ModelArts MindStudio/ML Studio/ModelBox镜像下线公告 【下线公告】华为云ModelArts算法套件下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务旧版训练管理下线公告
镜像方案说明 准备大模型训练适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard,用户需要购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表1。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
准备Notebook(可选) 本步骤为可选操作。ModelArts Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中,如果用户有自定义开发的需要,比如查看和编辑代码、数据预处理、权重转换等操作,可通过Note
训练tokenizer文件说明 在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可对tokenizer文件进行编辑。 LLama2模型 在当前的软件版本中,由于transformers的版本过高(transformers==4
保存镜像时,安装的依赖包(pip包)不丢失,VS Code远程开发场景下,在Server端安装的插件不丢失。 亮点特性3:预置镜像 - 即开即用,优化配置,支持主流AI引擎 每个镜像预置的AI引擎和版本是固定的,在创建Notebook实例时明确AI引擎和版本,包括适配的芯片。 开发环境给
性能(类似静态图的运行模式),所以需要提前准备以下几个重点参数。 输入的inputShape,包含batch信息。 MSLite涉及到编译优化的过程,不支持完全动态的权重模式,需要在转换时确定对应的inputShape,用于模型的格式的编译与转换,可以在netron官网进行查看,