MaaS基于多个优质昇腾云开源大模型,提供优质Prompt模板,让大模型准确理解业务意图,分解复杂任务,沉淀出丰富的多个智能Agent,帮助企业快速智能构建和部署大模型应用。
infer.py中包含使用MindSpore Lite在NPU上推理和使用推理onnxruntime在CPU上推理,结果如下图,按顺序展示[MASK]位置最大概率填充的文字。
如果设置为"true",则在训练结束后,将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true",则在每次训练开始时,都会清空输出目录,以便保存新的训练结果。
如果设置为"true",则在训练结束后,将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true",则在每次训练开始时,都会清空输出目录,以便保存新的训练结果。
如果设置为"true",则在训练结束后,将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true",则在每次训练开始时,都会清空输出目录,以便保存新的训练结果。
导入为目录时,目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_type Integer 导入方式。可选值如下: 0:目录导入 1:按manifest文件导入 imported_sample_count Long 已导入的样本数量。
msprof AOE 自动调优工具,提供子图调优和算子调优功能,在静态shape场景下有较好的调优效果。推荐在mindspore-lite离线推理场景下使用。 包含在cann toolkit中。
导入为目录时,目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_type Integer 导入方式。可选值如下: 0:目录导入 1:按manifest文件导入 imported_sample_count Long 已导入的样本数量。
样例yaml文件仅展示常用实验配置,如需其他配置需根据样例自行添加,样例截图如下: 步骤二:执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令,可以多次执行,卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定 单机<可选>: # 默认8卡 ascendfactory-cli
对于数据预处理任务比较特殊的两个场景物体检测和图像分类,键“task_type”对应的值为“object_detection”或“image_classification”。 表6 WorkPath 参数 参数类型 描述 name String 数据集的名称。
systemctl daemon-reload # 启动服务 systemctl start buildkitd # 开机自启动 systemctl enable buildkitd # 查看状态 systemctl status buildkitd 若buildkitd的服务运行状态如下图所示
如果设置为"true",则在训练结束后,将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true",则在每次训练开始时清空输出目录。“false”加载中断时最新保存训练权重继续训练,开启【故障快恢】。
GPUS: 每台机器npu卡数 PER_DEVICE_BATCH_SIZE:每张卡batch size 训练成功如下图所示。 图1 训练成功 父主题: MLLM多模态模型训练推理
操作二:单击图例“cpuUsage”、“gpuMemUsage”、“gpuUtil”、“memUsage”“npuMemUsage”、“npuUtil”、可以添加或取消对应参数的使用情况图。 操作三:鼠标悬浮在图片上的时间节点,可查看对应时间节点的占用率情况。
图1 在ECS中执行登录指令 登录SWR后,使用docker tag命令给上传镜像打标签。下面命令中的组织名称deep-learning,请替换为a.登录容器镜像服务控制台,选择区域。中实际创建的组织名称,以下所有命令中的deep-learning都需要替换。
图1 安装路径回显 刷新JupyterLab页面,可以看到新的kernel。 重启Notebook后kernel需要重新注册。
图1 云审计服务 数据管理支持审计的关键操作列表 表1 数据管理支持审计的关键操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建数据集 dataset createDataset 删除数据集 dataset deleteDataset 更新数据集 dataset updateDataset
具体示例如下: 由上图可见,torch.randn在GPU和NPU上固定随机种子后,仍然生成不同的随机张量。 对于上述场景,用户需要将网络中的randn在CPU上完成后再转到对应device。例如,StableDiffusion中需要在forward过程中逐步生成随机噪声。
图1 GPU规格运行日志信息 图2 CPU规格运行日志信息 父主题: 制作自定义镜像用于训练模型
图1 创建训练作业选择自定义方式 当使用完全自定义镜像创建训练作业时,“启动命令”必须在“/home/ma-user”目录下执行,否则训练作业可能会运行异常。 在完全使用自定义镜像创建训练作业时,通过指定的“conda env”启动训练。