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MindSpore Lite问题定位指南 在MindSpore Lite使用中遇到问题时,例如模型转换失败、训练后量化转换失败、模型推理失败、模型推理精度不理想、模型推理性能不理想、使用Visual Studio报错、使用Xcode构建APP报错等,您可以先查看日志信息进行定位分析。
moondream2基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导 方案概览 本文档从模型部署的环境配置、模型转换、模型推理等方面进行介绍moondream2模型在ModelArts Lite Server上部署,支持NPU推理场景。 本方案目前仅适用于部分企业客户
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory/processed_for_input/llama2-13b 该路径下保存“数据转换”和“权重转换”的结果。示例中,默认生成在“processed_for_input”文件夹下。若用户需要修改,可添加并自定义该变量。 OUTPUT_SAVE_DIR
如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例,执行脚本为0_pl_sft_70b
精度问题处理 设置高精度并重新转换模型 在转换模型时,默认采用的精度模式是fp16,如果转换得到的模型和标杆数据的精度差异比较大,可以使用fp32精度模式提升模型的精度(精度模式并不总是需要使用fp32,因为相对于fp16,fp32的性能较差。因此,通常只在检测到某个模型精度存在
open source 原因分析 ChatGLM3-6B或GLM-4-9B调优转换后的模型文件中配置文件与原始文件有差异,导致权重校验失败。 问题影响 ChatGLM3-6B或GLM-4-9B调优转换后的模型无法使用权重校验。 处理方法 ChatGLM3-6B或GLM-4-9B模型调优后,不建议进行权重校验。
如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例,执行脚本为0_pl_sft_70b
Notebook是Linux环境,和Windows环境下的换行格式不同,Windows下是CRLF,而Linux下是LF。 解决方法 可以在Notebook中转换文件格式为Linux格式。 shell语言: dos2unix 文件名 父主题: 代码运行故障
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory/processed_for_input/llama2-13b 该路径下保存“数据转换”和“权重转换”的结果。示例中,默认生成在“processed_for_input”文件夹下。若用户需要修改,可添加并自定义该变量。 OUTPUT_SAVE_DIR
音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频,还可以直接将动态的视频进行唇形转换,输出与输入语音匹配的视频,俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时,口型能够自然。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite
o_awq.html。 步骤二:权重格式离线转换(可选) 在GPU上AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
o_awq.html。 步骤二:权重格式离线转换(可选) 在GPU上AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp” 问题现象 在使用pandas.to_datetime转换时间时,出现如下报错: pandas._libs.tslibs.np_datetime.OutOfBoundsDatetime: Out of
精度校验 转换模型后执行推理前,可以使用benchmark工具对MindSpore Lite云侧推理模型进行基准测试。它不仅可以对MindSpore Lite云侧推理模型前向推理执行耗时进行定量分析(性能),还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析(精度)。 精度测试 benc
bool 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 训练数据中出现了非int、float、bool类型数据。 处理方法 可参考如下代码,将错误列进行转换: from sklearn import preprocessing lbl = preprocessing.LabelEncoder()
Arts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中,如果用户需要自定义开发,可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且Notebook环境具有一定的存储空间,可与OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例,
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Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。 本案例中,若用户需要自定义开发,可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且Notebook环境具有一定的存储空间,可与OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例,
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