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址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.906-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模型训练代码。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
start & echo ${cipherText} > /etc/nginx/keys/fifo unset cipherText sh /usr/bin/tf_serving_entrypoint.sh 修改模型默认路径,支持ModelArts推理模型动态加载。 Dockerfile中执行如下命令修改默认的模型路径。
址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.910-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模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Sup
址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.911-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模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Sup
将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后。在上传代码前,需要对解压后的训练脚本代码进行修改。具体文件为:llm_train/AscendSpeed/scripts/obs_pipeline.sh,具体修改代码内容以及位置,如下所示。 训练作
同调整参数target-tensor-parallel-size,默认为1。 --target-pipeline-parallel-size :任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size,默认为1。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在
训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令,即可安装 EAGLE。 bash build.sh
训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令,即可安装 EAGLE。 bash build.sh
同调整参数target-tensor-parallel-size,默认为1。 --target-pipeline-parallel-size :任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size,默认为1。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在
同调整参数target-tensor-parallel-size,默认为1。 --target-pipeline-parallel-size :任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size,默认为1。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在
如下图所示,使用MindSpore Lite生成的图像和onnx模型的输出结果有明显的差异,因此需要对MindSpore Lite pipeline进行精度诊断。 图1 结果对比 在MindSpore Lite 2.0.0版本中,Stable Diffusion的五个模型的精度都能够保证一致性,但是在最新的2
址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-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模型训练代码。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
选择需要发布的数据集。 许可证类型 根据业务需求和数据集类型选择合适的许可证类型。 单击许可证类型后面的感叹号可以查看许可证详情。 说明: 部分许可证网站说明地址是海外网站,用户可能会因网络限制无法访问。 谁可以看 设置此数据集的公开权限。可选值有: “公开”:表示所有使用AI Gallery的用户都可以查看且使用该资产。
torch;import torch_npu;print(torch_npu.npu.is_available())" torch_npu使用报错看不懂怎么办?应该怎么求助? 如果报错可以首先在昇腾社区论坛以及Gitee的PyTorch Issues中查看是否有类似的问题找到相关线索。如果还无法解决
打开已创建的Notebook实例,选择Notebook的python-3.9.10,即可编辑Untitled.ipynb文件。编写以下代码,并运行Untitled.ipynb文件(用于将OBS中的数据导入至SFS Turbo)。 import moxing as mox #obs存放数据路径
差,所以对第一个Step进行比对分析。此处使用Msprobe的整网Dump和比对分析功能。 首先安装社区Msprobe工具,命令如下: pip install mindstudio-probe 使能工具进行数据Dump分析。本实验可在train.py中如下两处添加使能代码: 其中config
可遵循以下步骤操作。 步骤一:资源下载 Python依赖包下载:进入 scripts/install.sh 文件中,找到需要安装的pip文件,如下列所示。直接下载pip文件,注意:下载要求的版本。 pip install numpy==1.22.0 \ t
Standard创建模型。 当用户使用自定义引擎时,默认开启动态加载,模型包与镜像分离,在服务部署时动态将模型加载到服务负载。 配置健康检查 大模型场景下导入的模型,要求配置健康检查,避免在部署时服务显示已启动但实际不可用。 图3 采用自定义引擎,开启动态加载并配置健康检查示例图 部署在线服务 部署服务时,需满足以下参数配置:
ma2系列和Qwen2系列模型。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令,即可安装Eagle。 bash build.sh
ma2系列和Qwen2系列模型。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令,即可安装Eagle。 bash build.sh