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准备工作 准备资源 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
模型适配 基于MindSpore Lite的模型转换 动态shape 父主题: GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
Qwen系列模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904) 场景介绍 准备工作 预训练 SFT微调训练 LoRA微调训练 推理前的权重合并转换 常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
SFT全参微调训练 SFT全参微调数据处理 SFT全参微调权重转换 SFT全参微调任务 父主题: LLama2系列模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904)
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: Qwen系列模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904)
SFT微调训练 SFT微调数据处理 SFT微调权重转换 SFT微调训练任务 父主题: Qwen系列模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904)
常见问题 访问容器目录时提示Permission denied 如何在容器中安装依赖包 训练时报“EI0006: Getting socket times out” 父主题: Qwen系列模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904)
预训练 预训练数据处理 预训练任务 断点续训练 查看日志和性能 父主题: GLM3-6B模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904)
主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906) 场景介绍 准备工作 预训练任务 SFT全参微调训练任务 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 父主题: LLM大语言模型训练推理
AIGC模型训练推理 SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908) SD WEBUI套件适配PyTorch NPU的推理指导(6.3.908) SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch
历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(Pytorch+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MindSpore+Ascend)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题: 准备工作
通过人工标注方式标注数据 创建ModelArts人工标注作业 人工标注图片数据 人工标注文本数据 人工标注音频数据 人工标注视频数据 管理标注数据 父主题: 标注ModelArts数据集中的数据
从OBS导入数据到ModelArts数据集 从OBS导入数据到数据集场景介绍 从OBS目录导入数据到数据集 从Manifest文件导入数据到数据集 从OBS目录导入数据规范说明 从Manifest文件导入规范说明 父主题: 导入数据到ModelArts数据集
标注ModelArts数据集中的数据 数据标注场景介绍 通过人工标注方式标注数据 通过智能标注方式标注数据 通过团队标注方式标注数据 管理标注作业 父主题: 数据准备与处理
准备模型训练代码 预置框架启动文件的启动流程说明 开发用于预置框架训练的代码 开发用于自定义镜像训练的代码 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型
制作自定义镜像用于训练模型 训练作业的自定义镜像制作流程 使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(PyTorch+CPU/GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(MPI+CPU/GPU) 从0