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2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例,修改多机config.yaml模板中的${command}命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。MASTER_ADDR为当前ssh远程主机的IP地址(私网IP)。 多机执行命令为:sh scripts/
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GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法? 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试,适用的环境为:Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器, 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件,以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器
2:1.0。 docker build -t opensora1.2:1.0 . 二、启动镜像 启动容器镜像,训练需要8卡,推理分为单卡推理和多卡推理,启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --name ${container_name} -v /sy
Gallery工具链服务。 硬件资源 选择支持运行该模型的硬件类型。 最低可运行规格 设置能够运行该模型的最低计算规格。在AI Gallery工具链服务中使用该模型时,只能选取等同或高于该规格的算力资源进行任务下发。 是否支持分布式训练/推理 选择该模型资产是否支持在单机多卡的资源节点上进行并行训练或推理。
在开发环境(notebook)申请相同规格的开发环境实例。 在notebook调试用户代码,并找出问题的代码段。 通过关键代码段 + 退出码尝试去搜索引擎寻找解决办法。, 通过训练日志排查问题 通过日志判断出问题的代码范围。 修改代码,在问题代码段添加打印,输出更详细的日志信息。 再次运行作业,判断出问题的代码段。
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SDXL&SD1.5 ComfyUI基于Lite Cluster适配NPU推理指导(6.3.906) ComfyUI是一款基于节点工作流的Stable Diffusion操作界面。通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点,成功实现了工作流的精确定制和可靠复现
单卡性能拆解详情 多卡slow rank & slow link 下图展示了多卡profiling分析的overall模块,包含集群快慢卡统计数值(slow rank,用于分析计算和任务下发的快慢卡)和集群带宽统计数值(slow link,用于分析集群中的网络通信慢链路)。点开slow
gitattributes文件。 步骤三:开始训练 进入容器中/home/ma-user/aigc_train/torch_npu/sd3路径下 cd /home/ma-user/aigc_train/torch_npu/sd3 安装依赖 sh prepare.sh 如果这一步安
OCR 和多模态理解能力。MiniCPM-V2.0显著提升了OCR和多模态理解能力,场景文字理解能力接近Gemini Pro,在多个主流评测基准上性能超过了更大参数规模(例如 17-34B)的主流模型。 可信行为。MiniCPM-V2.0是第一个通过多模态RLHF对齐的端侧多模态大模型(借助RLHF-V
768 1024 --height 512 768 1024 --dynamo --dynamic 多卡SD1.5模型推理启动服务命令如下。 目前多卡推理仅支持SD1.5模型。 多卡推理启动前需要切换torch_npu版本,下载torch_npu的whl包到temp目录下 https://gitee
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