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扩散模型在噪音和随机数上的生成，本身就有一定的随机性，GPU和NPU（Ascend）硬件由于存在一定细小的差别，很难确保完全一致，较难达成生成图片100%匹配，建议通过盲测的方式对效果进行验证。 模型精度有问题怎么办？ 首先考虑通过FP16的方式进行转换和执行，再通过精度诊断
无法执行相关GPU命令，只能尝试释放D+进程。 处理方法 “nvidia-smi”是一个NVIDIA GPU监视器命令行工具，用于查看GPU的使用情况和性能指标，可以帮助用户进行GPU优化和故障排除。 但是建议在业务软件或训练算法中，避免频繁使用“nvidia-smi”命令功能获取相关信息，存在锁死的风险。出现D+进程后可以尝试如下方法：
填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型为“数据增强
matmul、swiglu、rope等算子性能提升，支持vllm推理场景 支持random随机数算子，优化FFN算子，满足AIGC等场景 支持自定义交叉熵融合算子，满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子，满足vllm投机推理场景 支持CopyBlocks算子，满足vllm框架beam
方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 分类 分类是找出一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。
Snt9B开展InternVL2-8B, InternVL2-26B和InternVL2-40B模型的训练过程，包括Finetune训练和LoRA训练。 约束限制 本方案目前仅适用于企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.912版本，请参考获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。
训练方式将统一管理训练日志、训练结果和训练配置，使用yaml配置文件方便用户根据自己实际需求进行修改。 权重文件支持以下组合方式，用户根据自己实际要求选择： 训练stage 不加载权重 增量训练：加载权重，不加载优化器 断点续训：加载权重+优化器 sft、dpo model_name_or_path=xxx
后续不需要自动转换，则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 创建训练作
后续不需要自动转换，则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业
ging Face格式权重会保存至OUTPUT_SAVE_DIR的目录中。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 创建训练作
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