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昇腾迁移融合算子API替换样例 部分torch原生的API在下发和执行时会包括多个小算子,下发和执行耗时较长,可以通过替换成NPU API来使能融合算子,提升训练性能。 API替换总览 •torch_npu.optim.NpuFusedAdamW •optimizer.clip_grad_norm_fused_
\ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
\ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
标注多个标签,是否可针对一个标签进行识别? 数据标注时若标注多个标签进行训练而成的模型,最后部署成在线服务之后也是对标注的多个标签去进行识别的。如果只需要快速识别一种标签,建议单独训练识别此标签的模型使用,并选择较大的部署上线的规格也可以提供识别速度。 父主题: Standard数据管理
购买弹性公网IP,可参见购买弹性公网IP。 购买公网NAT网关,可参见购买公网NAT网关。 添加SNAT规则,可参见添加SNAT规则。 验证SNAT规则是否添加成功,可参见结果验证。 父主题: 管理Standard专属资源池
ain/AscendSpeed 下执行启动脚本。先修改以下命令中的参数,再复制执行 启动训练脚本可使用以下两种启动命令,二选一即可,其中区别如下: 传递参数形式:将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 # 单机执行命令为:sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b
等。下文以Python接口为例。 使用MindSpore Lite推理框架执行推理并使用昇腾后端主要包括以下步骤: 创建运行上下文:创建Context,保存需要的一些基本配置参数,用于指导模型编译和模型执行,在昇腾迁移时需要特别指定target为“Ascend”,以及对应的deivce_id。
\ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
1个节点的专属资源池,能否部署多个服务? 支持。 在部署服务时,选择专属资源池,在选择“计算节点规格”时选择“自定义规格”,设置小一些或者选择小规格的服务节点规格,当资源池节点可以容纳多个服务节点规格时,就可以部署多个服务。如果使用此方式进行部署推理,选择的规格务必满足模型的要求
-itd \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4
精度对齐 精度问题是指模型从GPU设备迁移到昇腾NPU设备之后由于软硬件差异引入的精度问题。根据是否在单卡环境下,可分为单卡精度问题与多卡精度问题。多卡相对于单卡,会有卡与卡之间的通信,这可能也是精度偏差的一种来源。所以多卡的精度对齐问题相对于单卡会更复杂。不过针对多卡的精度问题
in/AscendSpeed 下执行启动脚本,先修改以下命令中的参数,再复制执行。 启动训练脚本可使用以下两种启动命令,二选一即可,其中区别如下: 传递参数形式:将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 # 单机执行命令为:sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b
卡ID,如指定5号卡进行执行。 # mslite_pipeline.py … os.environ['DEVICE_ID'] = "5" … 最后执行python脚本进行推理: #shell python mslite_pipeline.py 图2 执行推理脚本 图3 MindSpore
节点被标记为具有未知故障污点。 A200001 节点管理 驱动升级 GPU升级。 节点正在执行GPU驱动升级。 A200002 节点管理 驱动升级 NPU升级。 节点正在执行NPU驱动升级。 A200008 节点管理 节点准入 准入检测。 节点正在进行节点准入检测,包括基本的节点配置检查和简单的业务验证。 A050933
配置多分支节点数据 功能介绍 仅用于存在多分支执行的场景,在编写构建工作流节点时,节点的数据输入来源暂不确定,可能是多个依赖节点中任意一个节点的输出。只有当依赖节点全部执行完成后,才会根据实际执行情况自动获取有效输出作为输入。 使用案例 from modelarts import
构建条件节点控制分支执行 功能介绍 主要用于执行流程的条件分支选择,可以简单的进行数值比较来控制执行流程,也可以根据节点输出的metric相关信息决定后续的执行流程。主要应用场景如下: 可以用于需要根据不同的输入值来决定后续执行流程的场景。例如:需要根据训练节点输出的精度信息来决
-itd \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4
为自定义镜像), 然后使用DataArts执行此脚本的任务时提示没有这个库。 原因分析 客户创建了多个虚拟环境,numba库安装在了python-3.7.10中,如图1所示。 图1 查询创建的虚拟环境 解决方案 在Terminal中执行conda deactivate命令退出当前
train /home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml 执行多机启动命令(可选) 多台机器执行训练启动命令如下。 多机执行命令为:sh demo.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0>
-itd \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4