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”追加到“obs://bucket_name/obs_file.txt”文件中。 1 2 import moxing as mox mox.file.append('obs://bucket_name/obs_file.txt', 'Hello World!') 也可以使用打开文件对象并追加的方式来实现,两者是等价的。
Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。 其中,文件系统类型推荐选用500MB/s/TiB或1000MB/s/TiB,应用于AI大模型场景中。存储容量推荐使用 6.0~10.8TB ,以存储更多模型文件。 图5 SFS类型和容量选择 CCE集群关联SFS Turbo
Open-Sora 1.0基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite DevServer上,使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,完成Open-Sora训练和推理。 资源规格要求
介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905)
表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 CP 1 表示context并行,默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度,则推荐增加CP值(CP ≥ 2)。对应训练参数 context-parallel-size
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表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 CP 1 表示context并行,默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度,则推荐增加CP值(CP ≥ 2)。对应训练参数 context-parallel-size
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在“tools/train.py”的第13行前加两句代码。 # 加上这两句代码,防止运行时找不到yolox module import sys sys.path.append(os.getcwd()) # line13 from yolox.core import launch from yolox.exp
ore所对应的Conda环境如下: 用户可以根据是否使用AI引擎参与功能调试,并选择不同的Conda环境。 Notebook:是一款Web应用,能够使用户在界面编写代码,并且将代码、数学方程和可视化内容组合到一个文档中。 JupyterLab插件:插件包括规格切换,分享案例到AI
the accompanying paper. # Once you have read this disclaimer and taken appropriate precautions, # uncomment the following line and proceed at your
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输入新的标签,单击“确定”。 图12 全部标签 图13 添加标签 标注页面和标签都修改完成后,单击“应用所有修改”,在弹出的对话框单击“确定”,自动返回至标注概览页,同时会覆盖原始的标注数据。 图14 应用所有修改 如果您对修改后的数据不满意,也可以单击“放弃修改”选择放弃本次修改,保持原有的标注数据。
性能测试。 若需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)
表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 CP 1 表示context并行,默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度,则推荐增加CP值(CP ≥ 2)。对应训练参数 context-parallel-size
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表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 CP 1 表示context并行,默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度,则推荐增加CP值(CP ≥ 2)。对应训练参数 context-parallel-size