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同调整参数target-tensor-parallel-size,默认为1。 --target-pipeline-parallel-size :任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size,默认为1。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在
/mind/model/权重文件夹名称 --tensor-parallel-size:并行卡数。 --hostname:服务部署的IP,使用本机IP 0.0.0.0。 --port:服务部署的端口8080。 --max-model-len:最大数据输入+输出长度,不能超过模型配置文件config
将AscendSpeed代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩,如:/home/ma-user/ws目录下,以下都以/home/ma-user/ws为例。 unzip AscendCloud-3rdLLM-*.zip #解压缩 上传tokenizers文
下执行启动脚本。 启动训练脚本可使用以下两种启动命令,二选一即可,其中区别如下: 传递参数形式:将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 多机执行命令为:sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx
文件内容是多行JSON,每行JSON描述一个输入数据,需精确到文件,不能是文件夹; JSON内容需定义一个source字段,字段值是OBS的文件地址,有2种表达形式: 桶路径“<obs path>{{桶名}}/{{对象名}}/文件名”,适用于访问自己名下的OBS数据;您可以访问OBS服务的对象获取路径。<obs
同调整参数target-tensor-parallel-size,默认为1。 --target-pipeline-parallel-size :任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size,默认为1。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在
型内,在每次加载模型前lora特性就被固定了(无法做到pytorch每次推理都可以动态配置的能力)。 目前临时的静态方案可参考sd-scripts, 使用其中的“networks/merge_lora.py”把lora模型合入unet和text-encoder模型。 父主题: 常见问题
如下图所示,使用MindSpore Lite生成的图像和onnx模型的输出结果有明显的差异,因此需要对MindSpore Lite pipeline进行精度诊断。 图1 结果对比 在MindSpore Lite 2.0.0版本中,Stable Diffusion的五个模型的精度都能够保证一致性,但是在最新的2
同调整参数target-tensor-parallel-size,默认为1。 --target-pipeline-parallel-size :任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size,默认为1。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在
replace ${MA_JOB_DIR}/code/torch_ddp.py to the actutal training script PYTHON_SCRIPT=${MA_JOB_DIR}/code/torch_ddp.py PYTHON_ARGS="" # set hccl timeout
通过公网使用kubectl工具,可以将kubectl安装在任一台可以访问公网的机器。 首先需要绑定公网地址,单击公网地址后的“绑定”按钮。 图5 绑定公网地址 选择已有的公网IP,或者跳至创建,创建新的弹性公网IP。 完成公网地址绑定后,在“集群信息”找到“连接信息”,单击kubectl后的“配置”按钮。
启动训练脚本可使用以下两种启动命令,二选一即可,其中区别如下: 传递参数形式:将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 # 多机执行命令为:sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh <MASTER_ADDR=xx
device)) img_secs.append(img_sec) # Results img_sec_mean = np.mean(img_secs) img_sec_conf = 1.96 * np.std(img_secs) log('Img/sec per %s:
传递参数形式:将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 # 单机执行命令为:sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh <MASTER_ADDR=localhost> <NNODES=1> <NODE_RANK=0> sh scripts/
aarch64架构的主机,操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”,“镜像”选择“公共镜像”,推荐使用Ubuntu18
execution_code String 执行代码存放的OBS地址,名称固定为“customize_service.py”。 schema_doc String 模型schema文档的下载地址。 image_address String 模型打包后的镜像地址。 output_params Array
export MS_GE_TRAIN=1 python scripts/ascend_distributed_launcher/get_distribute_pretrain_cmd.py --run_script_dir ./scripts/run_distributed_pretrain_ascend
打开Terminal终端,解压model.zip,解压后删除zip文件。 #解压命令 unzip model.zip 图3 在Terminal终端中解压model.zip 打开一个新的.ipynb文件,启动构建脚本,在构建脚本中指定dockerfile文件和镜像的推送地址。构建脚本当前仅支持华为云北京四和上海一站点。
${Port} 参数说明: - IdentityFile:本地密钥路径 - User:用户名,例如:ma-user - HostName:IP地址 - Port:端口号 在VS Code中手工配置远程连接时,在本地的ssh config文件中增加配置参数“StrictHostKeyChecking
-3rdLLM-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩,如:/home/ma-user/ws目录下,以下都以/home/ma-user/ws为例。 unzip AscendCloud-3rdLLM-xxx-xxx.zip #解压缩,-xxx-xxx表示软件包版本号和时间戳