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第1张和第2张卡,此处填写为“0,1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model
&& \ 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 若无法访问公网,则可以配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址,可访问公网。 docker build
启动后设置的自动停止时间,单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态,在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”, 表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。当该字段为空时,使用规格名称计费。 billing_params Integer
Server运行的,需要购买并开通Server资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。
44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网,则可以配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址,可访问公网。 docker build
44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网,则可以配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址,可访问公网。 docker build
44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网,则可以配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址,可访问公网。 docker build
Cluster资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。
&& \ 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网,则可以配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址,可访问公网。 docker build
&& \ 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网,则可以配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址,可访问公网。 docker build
44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网,则可以配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址,可访问公网。 docker build
rver资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。
Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据,主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等,可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下: 在启动训练脚本基础:步骤三 启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和PR
Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据,主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等,可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下: 在启动训练脚本基础:步骤三:启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和PR
kpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态)。即便模型训练中断,也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的位置接续训练,加载中断生成的checkpoin
Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据,主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等,可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下: 在启动训练脚本基础上Step3 启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和
Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据,主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等,可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下: 在启动训练脚本基础:步骤三 启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和PR
e控制台。当前推理基础镜像使用的python的logging模块,采用的是默认的日志级别Warning,即当前只有warning级别的日志可以默认查询出来。如果想要指定INFO等级的日志能够查询出来,需要在代码中指定logging的输出日志等级为INFO级别。 处理方法 在推理代
Configuration”,找到作业名称,单击右上角的减号并确认删除。 图2 删除配置信息 在弹出的确认对话框中,确认信息无误后,单击“是”删除对应配置信息。删除后您可以创建新的训练作业配置并提交训练作业。 父主题: PyCharm Toolkit使用
扩缩容”,进入扩缩容页面。 在扩缩容页面,根据业务需要增删模型服务的实例数,配置完成后,单击“确认”提交扩缩容任务。 在我的服务列表,单击服务名称,进入服务详情页,可以查看修改后的实例数是否生效。 父主题: 管理我的服务