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BF16和FP16说明 在大模型训练中,BF16(Brain Floating Point)和FP16(Float16)都是使用的半精度浮点数格式,但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16:具有8个指数位和7个小数位。
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而计算的数值精度问题,(Computational Precision,Floating-Point Arithmetic Precision等),则是由于浮点数计算过程的有限字长效应及计算序所带来的近似误差,包括各种计算的数学表达,都会带来结果的近似性。
精度测试 benchmark工具用于精度验证,主要工作原理是:固定模型的输入,通过benchmark工具进行推理,并将推理得到的输出与标杆数据进行相似度度量(余弦相似度和平均相对误差),得到模型转换后的精度偏差信息。
精度对齐 长训Loss比对结果 使用Msprobe工具分析偏差 Loss对齐结果 父主题: Dit模型Pytorch迁移与精度性能调优
精度问题处理 设置高精度并重新转换模型 在转换模型时,默认采用的精度模式是fp16,如果转换得到的模型和标杆数据的精度差异比较大,可以使用fp32精度模式提升模型的精度(精度模式并不总是需要使用fp32,因为相对于fp16,fp32的性能较差。
训练精度测试 流程图 训练精度测试流程图如下图所示: 图1 训练精度测试流程图 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令,可以多次执行,按自己实际情况。
训练精度测试 流程图 训练精度测试流程图如下图所示: 图1 训练精度测试流程图 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令,可以多次执行,按自己实际情况。
当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation)。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。
当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation)。
当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation)。
步骤一:配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。
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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。
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