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配置Lite Server软件环境 NPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 父主题: Lite Server资源配置
Lite Server资源使用 LLM/AIGC/数字人基于Server适配NPU的训练推理指导 GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导
Lite Server资源管理 查看Lite Server服务器详情 启动或停止Lite Server服务器 同步Lite Server服务器状态 切换Lite Server服务器操作系统 监控Lite Server资源 NPU日志收集上传 释放Lite Server资源
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)
调试与训练 单机单卡 单机多卡 多机多卡 父主题: 专属资源池训练
SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908) 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 Controlnet训练 父主题: AIGC模型训练推理
推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) 推理场景介绍 准备工作 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 附录:工作负载Pod异常问题和解决方法
ModelArts Standard推理服务访问公网方案 端到端运维ModelArts Standard推理服务方案 使用自定义引擎在ModelArts Standard创建模型 使用大模型在ModelArts Standard创建模型部署在线服务 第三方推理框架迁移到ModelArts
Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业
基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 场景介绍 迁移环境准备 pipeline应用准备 应用迁移 迁移效果校验 模型精度调优 性能调优 常见问题 父主题: GPU业务迁移至昇腾训练推理
常见问题 MindSpore Lite问题定位指南 模型转换报错如何查看日志和定位? 日志提示Compile graph failed 日志提示Custom op has no reg_op_name attr 父主题: GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905) 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 父主题: LLM大语言模型训练推理
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)