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新创建的用户登录控制台,切换至授权区域,验证权限: 在“服务列表”中选择ModelArts,进入ModelArts主界面,单击“数据管理> 数据集”,如果无法进行创建(当前仅包含开发环境的使用权限),表示仅为ModelArts用户授予开发环境的使用权限已生效。
(多机情况下,只有在rank_0节点进行数据预处理,权重转换等工作,所以原始数据集和原始权重,包括保存结果路径,都应该在共享目录下) 父主题: 准备工作
在Agent设置中可以看到Dify已自动将Agent Mode切换到了Function Calling模式。 图1 Agent设置 在“编排”页面的“提示词”文本框,输入以下信息。 你是一位乐于助人的AI助手。在回答用户问题时,你需要:1.
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。
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; sh ./scripts/install.sh; sh .
方式2:通过模型静态转换后,执行推理,又称离线推理。 通常为了获取更好的推理性能,推荐使用方式2的离线推理。下文将以Diffusers img2img onnx pipeline为示例来讲解如何进行离线推理模式下的昇腾迁移。
模型为从对象存储(OBS)导入的:此时对body的要求会在推理代码中体现,具体在推理代码的_preprocess方法中,该方法将输入的http body转换成模型期望的输入,具体的指导可以查看文档:模型推理代码编写说明。
执行权重转换。
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/examples/llama#int8-kv-cache) python convert_checkpoint.py \ --model_dir
执行权重转换。
当AI应用的状态为非“待启动”时,则环境变量的变更会随应用启动自动生效。 管理AI应用可见范围 创建AI应用时,默认“可见范围”是“私密”,且“仅自己可见”。创建完成后,支持修改可见范围。 “公开”:表示公开资产,所有用户都可以查看该资产。
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/examples/llama#int8-kv-cache) python convert_checkpoint.py \ --model_dir
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; sh ./scripts/install.sh; sh .
执行权重转换。
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/examples/llama#int8-kv-cache) python convert_checkpoint.py \ --model_dir
执行权重转换。
执行权重转换。
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/examples/llama#int8-kv-cache) python convert_checkpoint.py \ --model_dir
图4 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
图4 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