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/text_encoder.ini 在使用converter_lite工具转换时,默认是将所有算子的精度转换为fp16。如果想要将固定shape的模型精度修改为fp32进行转换,需要在配置文件中指定算子的精度模式为precision_mode,配置文件的写法如下(更多精度模式请参考precision_mode):
可单击“默认加密”选项进行修改。 图1 OBS桶是否加密 确保归档数据直读功能关闭 进入OBS管理控制台,选择当前自动学习项目使用的OBS桶,单击桶名称进入概览页。 确保此OBS桶的归档数据直读功能关闭。如果此功能开启,可单击“归档数据直读”选项进行修改。 图2 关闭归档数据直读功能
nprocs=n_gpus, join=True) torchlaunch.sh内容如下: #!/bin/bash # 系统默认环境变量,不建议修改 MASTER_HOST="$VC_WORKER_HOSTS" MASTER_ADDR="${VC_WORKER_HOSTS%%,*}" MASTER_PORT="6060"
要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。
要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。
diffusers-sd3-inference:0.0.1 . 步骤四:启动镜像 启动容器镜像,推理只需要启动单卡,启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --name ${container_name} -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro
可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值,进入到 /home
在ascend_vllm目录下通过vLLM服务API接口启动服务,具体操作命令如下,API Server的命令相关参数说明如下,可以根据参数说明修改配置。 python -m vllm.entrypoints.api_server --model ${model_path} \ --max-num-seqs=256
即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值,进入到 /home
注册并登录管理控制台。 单击右上角的用户名,在下拉列表中单击“我的凭证”。 单击“访问密钥”。 单击“新增访问密钥”,进入“身份验证”页面。 根据提示完成身份验证,下载密钥,并妥善保管。 获取在线服务信息 在调用接口时,需获取在线服务的调用地址,以及在线服务的输入参数信息。步骤如下: 登
Running:运行中 Abnormal:资源池不正常 Deleting:删除中 Error:资源池错误 message String 资源池处于当前状态的提示信息。 resources resources object 资源池中不同状态的资源量。 scope Array of scope objects
383bbd54bc621086e05aa1b030d8d4d5635b25e6 pip install -e . 执行如下精度测试命令,可以根据参数说明修改参数。 lm_eval --model vllm --model_args pretrained=${vllm_path},dtype=auto
率。 打开开关后,可以设置“最大重启次数”和是否启用“无条件自动重启”。 重启次数的取值范围是1~128,缺省值为3。创建调优任务后不支持修改重启次数,请合理设置次数。 开启无条件自动重启后,只要系统检测到训练异常,就无条件重启训练作业。为了避免无效重启浪费算力资源,系统最多只支持连续无条件重启3次。
'GET', request_url) # 动态挂载,OBS路径obs://obs-bucket-train/dir/需要根据实际修改,挂载路径mount_path取值为“/data/xxx/”,本示例以“/data/demo/”为例,“demo”可以自定义。 body =
383bbd54bc621086e05aa1b030d8d4d5635b25e6 pip install -e . 执行如下精度测试命令,可以根据参数说明修改参数。 lm_eval --model vllm --model_args pretrained=${vllm_path},dtype=auto
户将原来代码中CUDA相关的内容迁移到NPU相关的接口上,包含算子API、显存操作、数据集操作、分布式训练的参数面通信nccl等,手动操作修改点较多且较为分散,因此昇腾提供了自动迁移工具transfer_to_npu帮助用户快速迁移。 自动迁移的原理是:通过注入的方式将当前Python运行环境中,运行时的torch
mage_url}参见获取镜像。 docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。推理默认使用单机单卡。 docker run -itd --net=host \ --device=/dev/davinci0
${image_name}为推理镜像名称,可自行指定。 运行完后,会生成推理所需镜像。 步骤五 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。docker启动失败会有对应的error提示,启动成功会有对应的docker id生成,并且不会报错。 docker run -itd \ --device=/dev/davinci0
面通过委托token突破限制。 在统一身份认证服务页面的左侧导航中选择委托,找到该用户组在ModelArts上使用的委托名称,单击右侧的“修改”操作,选择“授权记录”页签,单击“授权”,选中上一步创建的自定义策略“不允许用户使用公共资源池”,单击“下一步”,选择允许使用的资源区域,单击“确定”。
383bbd54bc621086e05aa1b030d8d4d5635b25e6 pip install -e . 执行如下精度测试命令,可以根据参数说明修改参数。 lm_eval --model vllm --model_args pretrained=${vllm_path},dtype=auto