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载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码,并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码,则需要使用新镜像创建容器,在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 使用以上方案时,都会下载Mega
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905) 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 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
clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码(install.sh中会自动下载配套版本,如果手动下载源码还需修改版本)至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下: |——AscendCloud-LLM |──llm_train
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 父主题: LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 eagle 投机小模型训练 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
管理ModelArts模型 查看ModelArts模型详情 查看ModelArts模型事件 管理ModelArts模型版本 发布ModelArts模型 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
Standard权限管理 ModelArts权限管理基本概念 权限控制方式 典型场景配置实践 FAQ
资源标签管理 查询资源池的所有标签 查询资源池上的标签
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906) 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 开启训练故障自动重启功能 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
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.3-py3-none-any.whl # 推理安装包
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 Eagle投机小模型训练 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.0-py3-none-any.whl # 推理安装包
clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码(install.sh中会自动下载配套版本,如果手动下载源码还需修改版本)至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下: |——AscendCloud-LLM |──llm_train
管理ModelArts模型版本 为方便溯源和模型反复调优,在ModelArts中提供了模型版本管理的功能,您可以基于版本对模型进行管理。 前提条件 已在ModelArts中创建模型。 创建新版本 在“模型”页面,单击操作列的“创建新版本”进入“创建新版本”页面,参数配置除版本外,
clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码(install.sh中会自动下载配套版本,如果手动下载源码还需修改版本)至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下: |——AscendCloud-LLM |──llm_train