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/cache 否 裸机规格支持,挂载宿主机NVMe的硬盘。 /dev/shm 否 用于PyTorch引擎加速。 /usr/local/nvidia 是 宿主机的nvidia库。 父主题: 准备模型训练代码
--hf-type:HuggingFace模型权重类型(base,chat),默认为chat,依据实际的模型选择。 --hf-path:本地 HuggingFace 权重的路径,比如/home/ma-user/nfs/model/Meta-Llama-3-8B。
--hf-type:HuggingFace模型权重类型(base,chat), 默认为chat, 依据实际的模型选择。 --hf-path:本地 HuggingFace 权重的路径,比如/home/ma-user/nfs/model/Meta-Llama-3-8B。
昇腾训练芯片属于NPU的范畴,虽然在表达层可以通过torch.cuda和torch.npu的形式来替代,但是真实的算子下发、显存管理、集合通信等存在差异,用户需要了解NPU的运行机制才能更好的使用NPU设备,同时在遇到问题时快速找到原因。
仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异,具体如表1所示。
None: """ mindir模型代理类 Args: model_path: mindir文件路径 model_name: 模型名称 device_type: 设备类型
下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。
finetuning_type full 用于指定微调策略类型,可选择值full、lora。 如果设置为full,则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中,除了输出层外,模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。
finetuning_type full 用于指定微调策略类型,可选择值full、lora。 如果设置为full,则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中,除了输出层外,模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。
仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.3版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异,具体如表1所示。
finetuning_type full 用于指定微调策略类型,可选择值full、lora。 如果设置为full,则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中,除了输出层外,模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。
在CCE集群详情页,选择左侧导航栏的“节点管理”,选择“节点”页签。 在节点列表,单击操作列的“更多 > 查看YAML”查看节点配置信息。 查看节点的yaml文件里“cce.kubectl.kubernetes.io/ascend-rank-table”字段是否有值。