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的推理通用指导》。 将多个权重文件合并为一个文件并转换格式 该场景一般用于将预训练、SFT或LoRA训练好的Megatron模型重新转回HuggingFace格式。 一般训练都是多卡分布式训练,权重结果文件为多个且文件为Megatron格式,因此需要合并多个文件并转换为HuggingFace格式。
一般训练都是多卡分布式训练权重结果文件为多个且文件为Megatron格式,因此需要合并多个文件转换为huggingface格式 如是多机训练转换前需将多机权重目录(iter_xxxxxxx)下mp_rank_xx_xxx文件夹整合到一起后进行转换,合并后结果如图所示: 该脚本的执行需要在/home/ma-user/ws/6
建可用的子网。 支持1个VPC下多个子网的打通,如果VPC下有多个子网,会显示“+”,您可单击“+”即可添加子网(上限10个)。 如果需要使用打通VPC的方式实现专属资源池访问公网,由于要访问的公网地址不确定,一般是建议用户在VPC中创建SNAT。此场景下,在打通VPC后,专属资
动更新之前,请确保您已了解其中的风险。 操作步骤 在Ubuntu 20.04上禁止内核自动升级,步骤如下: 禁用unattended-upgrades。 “unattended-upgrades”是一个用于安装安全更新的软件包。要禁用它,首先打开“/etc/apt/apt.conf
2-13B,操作过程与Llama2-70B相同,只需修改对应参数即可。 一般训练都是多卡分布式训练,权重结果文件为多个且文件为Megatron格式,因此需要合并多个文件并转换为HuggingFace格式。 如果是多机训练,转换前需将多机权重目录(iter_xxxxxxx)下的mp
于昇腾推理。 精度性能检查工具 Benchmark精度检查工具,可以转换模型后执行推理前,使用其对MindSpore Lite模型进行基准测试,它不仅可以对MindSpore Lite模型前向推理执行耗时进行定量分析(性能),还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析(精度)。 模型自动调优工具
停止计费 在不需要使用ModelArts服务功能时,需要删除或停止正在计费的项目。自动学习、Workflow、开发环境、模型训练、在线服务、专属资源池涉及到需要停止的计费项如下: 自动学习:停止因运行自动学习作业而创建的训练作业和在线服务。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 W
单模型性能调优AOE 使用AOE工具可以在模型转换阶段对于模型运行和后端编译过程进行执行调优,注意AOE只适合静态shape的模型调优。在AOE调优时,容易受当前缓存的一些影响,建议分两次进行操作,以达到较好的优化效果(第一次执行生成AOE的知识库,在第二次使用时可以复用)。在该场景中,AOE对t
数据集版本已存在 出现此错误码时,表示数据集版本已存在,请重新发布数据集版本。 ModelArts.4712 数据集正在执行导入或同步等其他任务 如果自动学习中使用的数据集,正在执行导入或同步数据的任务时,此时进行训练将出现此错误。建议等待其他任务完成后,再启动自动学习的训练任务。 父主题:
tar.gz,上传到ModelArts实例的“/home/ma-user/work”目录下。 执行下面命令,并指定commitId(注意:直接在Notebook的Terminal里执行,commit-id替换时去掉尖括号) commitId=<提交的ID码> mkdir -p /home/ma-user/
当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 检查环境。 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。
ost端复制到device端之前执行,下面是一个简单的示例,展示如何在推理应用时使用动态Shape。 import mindspore_lite as mslite import numpy as np from PIL import Image # 设置目标设备上下文为Ascend,指定device_id为0
in signature_defs: signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0]
ModelArts开发环境针对推理昇腾迁移的场景提供了云上可以直接访问的开发环境,具有如下优点: 利用云服务的资源使用便利性,可以直接使用到不同规格的昇腾设备。 通过指定对应的运行镜像,可以直接使用预置的、在迁移过程中所需的工具集,且已经适配到最新的版本可以直接使用。 开发者可以通过浏览器入口一
ms,如下图,替换前,总体耗时在9.902ms,Host下发到device侧执行5个算子,其中aclnnIndexPutImpl_IndexPut_IndexPut是执行在 AICPU上。 图7 替换前耗时 替换后,总体耗时226.131us。下发三个执行算子,均执行在AI CORE上。 图8 替换后耗时
Gallery仓库中。 约束限制 Gallery CLI配置工具下载文件时依赖集群的公网访问权限,所以在使用CLI时要求集群配置NAT网关,具体操作请参见公网NAT网关。 只有托管到AI Gallery仓库的资产才支持使用Gallery CLI配置工具下载文件,如果在资产详情页有“复制完
考 《主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导》,该案例以ChatGLM-6B为例,介绍如何将模型迁移至昇腾设备上训练、模型精度对齐以及性能调优。 父主题: GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导
当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 检查环境。 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。
当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 检查环境。 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。
本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例,执行脚本为0_pl_lora_70b