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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.py --model-path
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les.json文件,里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下: 注意: 抽取完成后,可能提取不到model_type信息,需要手动将model_type修改为指定模型,如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中d
使用DCGM监控Lite Server资源 场景描述 本文主要介绍如何配置DCGM监控。DCGM是用于管理和监控基于Linux系统的NVIDIA GPU大规模集群的一体化工具,提供多种能力,包括主动健康监控、诊断、系统验证、策略、电源和时钟管理、配置管理和审计等。 前提条件 裸金
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Ascend/driver目录。 X86 CPU架构和ARM CPU架构的自定义镜像分别只能运行于对应CPU架构的规格中。 执行如下命令,查看自定义镜像的CPU架构。 docker inspect {自定义镜像地址} | grep Architecture ARM CPU架构的自定义镜像,上述命令回显如下。
节点,隔离节点并滚动升级。 无业务节点定义:在资源池详情“节点”页签下,如果GPU/Ascend的可用数等于总数,则为无业务节点。 图1 查看无业务节点 滚动驱动升级时,驱动异常的节点对升级无影响,会和驱动正常的节点一起升级。 图2 驱动升级 选择完成后,单击“确定”开始驱动升级。
备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 微调训练 指令监督微调训练 介绍如何进行SFT全参微调/lora微调、训练任务、性能查看。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
择快捷键,然后在标签文本输入框中输入新的标签名称,然后单击“确定”。 选中的音频将被自动移动至“已标注”页签,且在“未标注”页签中,标签的信息也将随着标注步骤进行更新,如增加的标签名称、各标签对应的音频数量。 快捷键的使用说明:为标签指定快捷键后,当您选择一段音频后,在键盘中按快
AIGC代码包:AscendCloud-AIGC 算子依赖包:AscendCloud-OPP 获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的特性 表1 本版本支持的特性说明 分类 软件包特性说明 参考文档
LabelAttribute 参数 参数类型 描述 default_value String 标签属性默认值。 id String 标签属性ID。可通过调用标签列表查询。 name String 标签属性名称。不能超过64个字符,不能包含字符!<>=&"'。 type String 标签属性类型。可选值如下:
/cache/apex-master') 安装报错 “xxx.whl”文件无法安装,需要您按照如下步骤排查: 当出现“xxx.whl”文件无法安装,在启动文件中添加如下代码,查看当前pip命令支持的文件名和版本。 import pip print(pip.pep425tags.get_supported()) 获取到支持的文件名和版本如下:
权限,包括对自己实例的创建、启动、停止、删除等权限以及周边依赖服务的权限。普通开发者不需要ModelArts专属资源池的操作权限,也不需要查看其他用户的Notebook实例。 图1 账号关系示意图 配置管理员权限 管理员账号需要拥有ModelArts专属资源池的完全控制权限,以及
3指使用0-3卡执行训练任务 训练成功标志 “***** train metrics *****”关键字打印 训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考
rainJob:setHighPriority”并选中,所有资源选择默认值。 在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“用户组”,在用户组页面查找待授权的用户组名称,在右侧的操作列单击“授权”,勾选步骤2创建的自定义策略,单击“下一步”,选择授权范围方案,单击“确定”。 此时,该用户组下的所有用户均有权限通过Cloud
--port:服务端口,和推理服务端口8080。 --url:API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成,部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code:获取方式见访问在线服务(APP认证)。 --tokenizer:to
gallery_train文件列表 文件类型 文件说明 “train_params.json” 必选文件,训练参数文件,定义了模型训练的必要参数,例如训练方式、超参信息。该参数会显示在微调工作流的“作业设置”页面的算法配置和超参数设置里面。代码示例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme