检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本
├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本
下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val
├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本
nce_cfgs.yaml相对或绝对路径。 <model_name>：训练模型名，如qwen2-7b <run_type>：训练策略类型及数据序列长度：【lora：4096-lora、full：4096-full、lora-8k：8192-lora、full-8k：8192-full】
mgPipeline 模型初始化 使用MindSpore Lite进行推理时一般需要先设置目标设备的上下文信息，然后构建推理模型，获取输入数据，模型预测并得到最终的结果。一个基础的推理框架写法如下所示： # base_mslite_demo.py import mindspore_lite
A16支持128和-1，W8A16支持-1。 --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val
响应Body参数 参数 参数类型 描述 quotas Array of WorkspaceQuotasResponse objects 工作空间配额数据。 表4 WorkspaceQuotasResponse 参数 参数类型 描述 max_quota Integer 配额允许设置的最大值。
表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 grants 否 Array of grants objects 训练作业使用的数据集。不可与data_url或dataset_id/dataset_version_id同时使用。 auth_type 否 String 授
享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检查NPU卡状态。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info
l-len，推荐使用4096或8192。 --dtype：模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat16表示BF16。 如果不指定，则根据输入数据自动匹配数据类型。使用不同的dtype会影响模型精度。如果使用开源权重，建议不指
付”、“版本”、“限制”和“评论”等信息。 在详情页面单击“订阅”。 如果订阅的是非华为云官方资产，则会弹出“温馨提示”页面，勾选并阅读《数据安全与隐私风险承担条款》和《华为云AI Gallery服务协议》后，单击“继续订阅”才能继续进行模型订阅。 Workflow被订阅后，详情
O-1，Deepspeed-ZeRO-1替换为Deepspeed-ZeRO-2以此类推，重新训练如未解决则执行下一步。 - ZeRO-0 数据分布到不同的NPU - ZeRO-1 Optimizer States分布到不同的NPU - ZeRO-2 Optimizer States、Gradient分布到不同的NPU
A16支持128和-1，W8A16支持-1。 --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val
享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info
A16支持128和-1，W8A16支持-1。 --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val
A16支持128和-1，W8A16支持-1。 --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val
通过pip安装Msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe 获取NPU和标杆的dump数据。 PyTorch训练脚本插入dump接口方式如下： from msprobe.pytorch import PrecisionDebugger
在“所在区”选择计算规格所在的区域。默认显示全部区域的计算规格。 选择计算规格不可用的资源会置灰。右侧“配置信息”区域会显示计算规格的详细数据，AI Gallery会基于资产和资源情况分析该任务是否支持设置“商品数量”，用户可以基于业务需要选择任务所需的资源卡数。 在“运行时长控制”选择是否指定运行时长。
通过pip安装Msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe 获取NPU和GPU的dump数据。 PyTorch训练脚本插入dump接口方式如下： from msprobe.pytorch import PrecisionDebugger
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
