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nt4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本: 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。如需保留之前权重格式,请在转换前备份。
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在ECS中创建ma-user和ma-group 在ModelArts训练平台使用的自定义镜像时,默认用户为ma-user、默认用户组为ma-group。如果在训练时调用ECS中的文件,需要修改文件权限改为ma-user可读,否则会出现Permission denied错误,因此需
nt4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本: 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。如需保留之前权重格式,请在转换前备份。
NPU日志收集上传 场景描述 当NPU出现故障,您可通过本方案收集NPU的日志信息。本方案中生成的日志会保存在节点上,并自动上传至华为云技术支持提供的OBS桶中,日志仅用于问题定位分析,因此需要您提供AK/SK给华为云技术支持,用于授权认证。 约束限制 当前仅支持在贵阳一、乌兰察布一使用该功能。
训练作业运行时节点数变化指标。 tasks Array of strings 训练作业子任务名称。 start_time String 训练作业开始时间,格式为时间戳。 task_statuses Array of objects 训练在子任务状态信息。 表7 task_statuses 参数 参数类型
出,当job_step_1节点所在分支执行,job_step_2节点所在分支跳过时,model_step节点执行时自动获取job_step_1的输出作为输入,反之自动获取job_step_2的输出作为输入。 父主题: 构建Workflow多分支运行场景
可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例,执行脚本为0_pl_sft_70b
按需计费 当您的账号因按需资源自动扣费导致欠费后,账号将变成欠费状态。欠费后,按需资源不会立即停止服务,资源进入宽限期。您需支付按需资源在宽限期内产生的费用,相关费用可在管理控制台 > 费用中心 > 总览“欠费金额”查看,华为云将在您充值时自动扣取欠费金额。 如果您在宽限期内仍
nt4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本: 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。如需保留之前权重格式,请在转换前备份。
部署推理服务 自动化脚本快速部署推理服务(推荐) 手动部署推理服务 父主题: DeepSeek模型基于ModelArts Lite Server适配MindIE推理部署指导
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 确保Notebook内通网,已通网可以跳过这一步,未通网需
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 确保容器内通网,未通网需要配置$config_proxy_
文档》。 表1 ModelArts各环节与OBS的关系 功能 子任务 ModelArts与OBS的关系 自动学习 数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。
指南》。 表1 ModelArts各环节与OBS的关系 功能 子任务 ModelArts与OBS的关系 自动学习 数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。
软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.908-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E
prompt和多轮对话场景首token时延,提升用户体验。其优势主要包括: 更短的prefill时间:由于跨请求的重复token序列对应的KV Cache可以复用,那么就可以减少一部分前缀token的KV Cache计算时间,从而减少prefill的时间。 更高效的显存使用:当正在处理的请求相互之间存在公共前缀时,公共前缀部分的KV
aarch64架构的主机,操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”,“镜像”选择“公共镜像”,推荐使用Ubuntu18
from __future__ import print_function import os import gzip import codecs import argparse from typing import IO, Union import numpy as np import
精度问题根因和表现种类很多,会导致问题定位较为复杂,一般还是需要GPU上充分稳定的网络(包含混合精度)再到NPU上排查精度问题。常见的精度调测手段,包含使用全精度FP32,或者关闭算子融合开关等,先进行排查。对于精度问题,系统工程人员需要对算法原理有较深入的理解,仅从工程角度分析有时候会非常受限,同时也可联系华为工程师进行诊断与优化。