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新方法。传统的扩散模型通常使用U-Net架构,而DiT模型则用Transformer替代了U-Net,处理图像生成和去噪等任务。核心思想是通过Transformer的自注意力机制来捕捉序列中的依赖关系,从而提高生成图像的质量。研究表明,具有较高GFLOPs的DiT模型在图像生成任务中表现更好,尤其是在ImageNet
用率不足,开启multi-step调度可以有效解决这个问题,开启multi-step调度后会在执行一次调度和输入准备后,连续n步运行模型。通过NPU在n步之间连续处理,而无需等待CPU,可以将CPU开销分散到n步中,从而显著减少NPU空闲时间,提升整体性能。 约束限制 暂不支持Multi-Lora和投机推理场景。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
在ModelArts的Notebook中如何使用pandas库处理OBS桶中的数据? 参考下载OBS文件到Notebook中的指导,将OBS中的数据下载至Notebook本地处理。 参考pandas用户指南处理pandas数据。 父主题: Standard Notebook
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 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
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 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)
需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x
需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x
单机多卡 准备镜像 上传数据和算法至SFS(首次使用时需要) 使用Notebook进行代码调试 创建训练任务 父主题: 调试与训练
力的资源成本和运维成本构成。 成本分配 ModelArts支持企业项目管理,可以由企业项目服务来管理同一账号下不同项目的成本。 成本分析 通过华为云费用账单来分析账号下的成本支出情况。 成本优化 长期使用的资源,建议客户使用更优惠的方式购买(包年包月);针对临时使用的资源,您可选择按需的资源规格,避免浪费。
ModelArts线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地? 通过ModelArts预置算法训练得到的模型是保存在OBS桶里的,模型支持下载到本地。 在训练作业列表找到需要下载模型的训练作业,单击名称进入详情页,获取训练输出路径。 图1 获取训练输出位置 单击“输出路径”,跳转至OBS对象路径,下载训练得到的模型。
异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图1 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint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
tokenized_dataset = self.get_tokenized_data() output_bin_files = {} output_idx_files = {} builders = {} level = "document" if self
tokenized_dataset = self.get_tokenized_data() output_bin_files = {} output_idx_files = {} builders = {} level = "document" if self
创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据存储以及模型的备份和快照,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。 本文档也以将
创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据存储以及模型的备份和快照,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。 本文档也以将
训练脚本说明参考 训练参数配置说明【旧】 训练tokenizer文件说明 断点续训和故障快恢说明 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练tokenizer文件说明 断点续训和故障快恢说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练数据集预处理说明 训练权重转换说明 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(6.3.907)
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ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.909)