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源。 自助管理集群GPU/NPU驱动:每个用户对集群的驱动要求不同,在新版专属资源池列表页中,可自行选择加速卡驱动,并根据业务需要进行立即变更或平滑升级。 父主题: Standard功能介绍
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数,详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
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调用:提供高性能算子下发和图模式两种方案,兼顾性能和灵活性。 特性:服务调度、特性实现和社区一致,针对昇腾硬件做亲和替换和优化。 接口:离线SDK、在线OpenAI Server和社区完全一致,无缝迁移。 Ascend-vLLM支持的特性介绍 表1 Ascend-vLLM支持的特性 特性名称
资源池描述信息,用于说明资源池用于某种指定场景。不能包含特殊字符!<>=&"'。 os.modelarts/order.id 否 String 订单id,包周期创建和变更的时候需要传递该参数。 表6 PoolSpecUpdate 参数 是否必选 参数类型 描述 scope 否 Array of strings
总览页面打开的CodeLab不支持此项功能,但是如果用户在AI Hub中打开了可用的案例,会自动跳转到CodeLab中,此时是可以使用这项功能的。 如果切换了Notebook的规格,那么只能在Notebook进行单机调测,不能进行分布式调测,也不能提交远程训练作业。 当前仅支持PyTorch和MindSpore
NotebookFlavor objects 分页数据。 flavors Array of NotebookFlavor objects 支持切换的规格列表。 pages Integer 总的页数。 size Integer 每一页的数量。 total Long 总的记录数量。 表4
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数,详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
Step2 创建预训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
scripts/install.sh 文件中,找到需要git clone的文件,如下列所示。运行git clone命令,并git checkout切换到指定的版本。注意:针对Megatron-LM下载完成后,需要将megatron文件夹复制至ModelLink中。 git clone https://gitee
0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数,详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数,详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图5 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前,针对Qwen系列模型(qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b)中的tokenizer 文件,需要修改代码。
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file.exists('obs://bucket_name/sub_dir_0/sub_dir_1') 路径存在,请执行4。 路径不存在,请在更换为一个可用的OBS路径。 检查使用的资源是否为CPU,CPU的“/cache”与代码目录共用10G,可能是空间不足导致,可在代码中使用如下命令查看磁盘大小。