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)的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
graph failed 问题现象 日志提示:Compile graph failed。 图1 报错提示 原因分析 模型转换时未指定Ascend后端。 处理方法 需要在模型转换阶段指定“--device=Ascend”。 父主题: 常见问题
本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
这里以Qwen-14B为例,对于Qwen-7B和Qwen-72B,操作过程与Qwen-14B相同,只需修改对应参数即可。 下载数据 SFT微调涉及的数据下载地址:https://github.com/Instruction-Tuning-with-GPT-4/GPT-4-LLM/blob/main
本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
PyTorch GPU推理迁移至MindSpore Lite NPU推理 模型迁移 Tailor Mindspore-lite模型转换、精度误差分析、性能分析。 whl包,地址见教程中下载链接。 Tailor使用指导 性能调优 msprof msprof命令行工具提供了AI任务运行性能数据、昇
“/predictions/poetry”(默认为“/”)。 确认API调用中body体中的调用路径是否拼接自定义路径。如:“{API接口地址}/predictions/poetry”。 父主题: 服务预测
本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。 模型权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果需要部署量化模型,请参考推理模型量化在Notebook中进行权重转换,并将转换后的权重上传至OBS中。 权重文件夹不要以"model"命名,如果以"model"命名会导致后续创建AI应用报错。
这里以LLama2-70B为例,对于LLama2-7B和LLama2-13B,操作过程与LLama2-70B相同,只需修改对应参数即可。 下载数据 SFT全参微调涉及的数据下载地址:https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/t
安装VS Code软件 VS Code下载方式: 下载地址: https://code.visualstudio.com/updates/v1_85 图1 VS Code的下载位置 VS Code版本要求: 建议用户使用VS Code 1.85.2版本进行远程连接。 VS Code安装指导如下:
变更计费模式概述 在购买专属资源池后,如果发现当前计费模式无法满足业务需求,您可以变更计费模式。支持变更计费模式的计费项如表1所示。 公共资源池不能单独购买,不支持变更计费模式。 表1 支持变更计费模式的计费项 计费项 变更说明 相关文档 计算资源 变更专属资源池的计费模式会同时变更计算资源的计费模式。
训练前请先下载iris.csv数据集,解压后上传至Notebook本地路径/home/ma-user/work/。iris.csv数据集下载地址:https://gist.github.com/netj/8836201。Notebook上传文件操作请参见上传本地文件至Notebook中。
静态shape模型转换 转换静态shape模型需要在模型转换阶段固定模型的输入shape,也就是说每个输入shape是唯一的。静态shape转换主要包括两种场景: 第一种是待转换onnx模型的输入本身已经是静态shape,此时不需要在转换时指定输入shape也能够正常转换为和onnx模
训练前请先下载iris.csv数据集,解压后上传至Notebook本地路径/home/ma-user/work/。iris.csv数据集下载地址:https://gist.github.com/netj/8836201。Notebook上传文件操作请参见上传本地文件至Notebook中。
${Port} 参数说明: - IdentityFile:本地密钥路径 - User:用户名,例如:ma-user - HostName:IP地址 - Port:端口号 如可以连接上,请执行下一步继续排查。 检查配置是否正确,如果正确请执行下一步继续排查。 打开config文件进行检查,如图所示:
${Port} 参数说明: - IdentityFile:本地密钥路径 - User:用户名,例如:ma-user - HostName:IP地址 - Port:端口号 如可以连接上,请执行下一步继续排查。 检查配置是否正确,如果正确请执行下一步继续排查。 打开config文件进行检查,如图所示:
单击“Session”,填写以下参数。 Host Name (or IP address):云上开发环境Notebook实例的访问地址,即在Notebook实例详情页获取的地址。例如:dev-modelarts-cnnorth4.huaweicloud.com。 Port:云上Notebook
本章节介绍如何进行推理精度测试。 Step1 准备数据集 精度测试需要数据集进行测试。推荐公共数据集mmlu和ceval。下载地址: 表1 精度测试数据集 数据集名称 下载地址 下载说明 mmlu https://huggingface.co/datasets/cais/mmlu 下载其中的data