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推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)
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标注页面,数据标注的图片来源有两种,通过本地添加图片和同步OBS中的图片数据。 图3 添加本地图片 图4 同步OBS图片数据 添加数据:您可以将本地图片快速添加到ModelArts,同时自动上传至创建项目时所选择的OBS路径中。单击“添加数据”,根据弹出的对话框的引导,输入正确的数据并添加。
json文件,在等待status字段的值等于completed之后,将模板二格式jobstart_hccl.json文件转换为模板一格式的jobstart_hccl.json文件。 转换后的jobstart_hccl.json文件格式(模板一)示例: { "server_count":
GPU业务迁移至昇腾训练推理 ModelArts昇腾迁移调优工具总览 基于LLM模型的GPU训练业务迁移至昇腾指导 GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 基于advisor的昇腾训练性能自助调优指导
ModelArts服务具有以下产品优势。 稳定安全的算力底座,极快至简的模型训练 支持万节点计算集群管理 大规模分布式训练能力,加速大模型研发 提供高性价比国产算力 多年软硬件经验沉淀,AI场景极致优化 加速套件,训练、推理、数据访问多维度加速 一站式端到端生产工具链,一致性开发体验
使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标 Prometheus是一款开源监控工具,ModelArts支持Exporter功能,方便用户使用Prometheus等第三方监控系统获取ModelArts采集到的指标数据。 本章节主要介绍如何通过Prometheus查看Lite
件夹大小,根据结果判断是否复制完毕: import moxing as mox mox.file.get_size('obs://bucket_name/obs_file',recursive=True) 其中,“get_size”为获取文件或文件夹的大小。“recursive=
9处理器的AI训练服务器,实现完全自主可控,广泛应用于深度学习模型开发和AI训练服务场景,可单击此处查看硬件三维视图。 Atlas 800训练服务器HCCN Tool Atlas 800 训练服务器 1.0.11 HCCN Tool接口参考主要介绍集群网络工具hccn_tool对
real-time和batch服务类型可选。部署服务时使用的AI专属资源池弹性集群的资源池ID,使用专属资源池部署服务时需确保集群状态正常;该参数优先级高于cluster_id,配置该参数时需要同时配置服务层级的cluster_id或pool_name参数,且该参数优先级高于服务层级的cluster_id
要修改权重配置才能正常运行模型,操作步骤请参见修改权重配置。 前提条件 已准备好用于生成专属模型的模型权重文件,并存放于OBS桶中,OBS桶必须和MaaS服务在同一个Region下。 修改权重配置 当选择ChatGLM3-6B、GLM-4-9B、Qwen-7B、Qwen-14B、
多机多卡 线下容器镜像构建及调试 上传数据至OBS(首次使用时需要) 上传算法至SFS 创建训练任务 父主题: 调试与训练
13.0-de803ac9 INFO:root:Using OBS-Python-SDK-3.1.2 INFO:root:Using MoXing-v1.13.0-de803ac9 INFO:root:Using OBS-Python-SDK-3.1.2 原因分析 Pytorch
权限问题 训练作业访问OBS时,日志提示“stat:403 reason:Forbidden” 日志提示"Permission denied" 父主题: 训练作业
昇腾云服务6.3.909版本说明 本文档主要介绍昇腾云服务6.3.909版本配套的镜像地址、软件包获取方式和支持的特性能力。 当前版本仅适用于华为公有云。 配套的基础镜像 芯片 镜像地址 获取方式 镜像软件说明 配套关系 Snt9B 西南-贵阳一 PyTorch: swr.cn-southwest-2
ir模型,再利用MindSpore Lite作为推理引擎,将转换后的模型直接运行在昇腾设备上。模型转换需要使用converter_lite工具。 Huggingface提供的onnx模型文件的输入是动态shape,而mindir不支持动态shape,只能使用静态shape或者几个
ore Runtime支持昇腾后端的能力来将推理业务运行到昇腾设备上。 模型准备 MindSpore Lite提供的模型convertor工具可以支持主流的模型格式到MindIR的格式转换,用户需要导出对应的模型文件,推荐导出为ONNX格式。 如何导出ONNX模型 PyTorch转ONNX,操作指导请见此处。
有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库: