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chmark下的最大max-model-len。 表1 基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 序号 模型名 32GB显存 64GB显存 最小卡数 最大序列(K) max-model-len 最小卡数 最大序列(K) max-model-len 1 llama-7b 1
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化,量化方法为per-group。 Step1 模型量化
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel
负责reducer的GPU更新模型参数后分发到不同的GPU,因此有较大的通信开销。 GPU负载不均衡:负责reducer的GPU需要负责汇总输出、计算损失和更新权重,因此显存和使用率相比其他GPU都会更高。 DistributedDataParallel进行多机多卡训练的优缺点 通信更快:相比于DP,通信速度更快
k}.png") 观察两个实例的显存占用情况,若其中一个实例相比另外一个实例占用更少的显存,且少占用的显存大小等于权重的大小,表明多实例共享权重功能成功开启。 若不需要使用共享显存功能时,请通过以下命令关闭共享显存功能,避免无法正常运行非共享显存的推理场景。 unset ENABLE_SHARE_MEMORY
chmark下的最大max-model-len。 表1 基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 序号 模型名 32GB显存 64GB显存 最小卡数 最大序列(K) max-model-len 最小卡数 最大序列(K) max-model-len 1 llama-7b 1
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化,量化方法为per-group。
特权池信息数据显示均为0%如何解决? 问题现象 特权池基本信息页面数据均显示为0%(如CPU使用率、内存使用率、加速卡使用率、加速卡显存使用率)。 原因分析 原因是集群没有安装ICAgent。新建特权池时默认会安装ICAgent,可能由于用户自行卸载ICAgent,导致资源池数据显示异常。
精确定制和可靠复现。每一个节点都有特定的功能,可以通过调整节点连接达到不同的出图效果。在图像生成方面,它不仅比传统的WebUI更迅速,而且显存占用更为经济。 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Cluster环境中部署ComfyUI,使用NPU卡进行推理。 方案概览
4次,然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch(warmup),由于网络的参数是随机初始化的,如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题,这是使用warm up的原因。等到训练过程基本稳定之后就可以使用原先设定的初始学习率进行训练。 原因分析 Tensorf
--tensor-parallel-size:并行卡数。 --gpu-memory-utilization:0~1之间的float,实际使用的显存是系统读取的最大显存*gpu-memory-utilization。 --max-model-len:最大数据输入+输出长度,不能超过模型配置文件config
MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”(Machine Learning)和“DevOps”(Development and Operations)的组合实践。机器学习开发流程主要可以定义为四个步骤:项目设计、数据工程、模型构建、部署落地。
主流昇腾云开源大模型,沉淀最佳的算力组合方案,为开发者在开发模型的最后一步,提供最佳实践的算力方案、实践指南和文档,节省开发者学习和试错资金成本,提升学习和开发效率。 父主题: 功能介绍
创建Notebook时,选择自定义镜像,并选择Step8 注册镜像章中注册的镜像。 图1 选择自定义镜像 资源类型推荐使用专属资源池,规格选到Asecnd snt9b,显存规格建议选择64G以上的规格,磁盘规格建议选择500GB及以上。 创建完Notebook后,待Notebook状态变为“运行中”时,打开N
创建Notebook时,选择自定义镜像,并选择Step8 注册镜像章中注册的镜像。 图2 选择自定义镜像 资源类型推荐使用专属资源池,规格选到Asecnd snt9b,显存规格建议选择64G以上的规格,磁盘规格建议选择500GB及以上。 创建完Notebook后,待Notebook状态变为“运行中”时,打开N
创建Notebook时,选择自定义镜像,并选择Step8 注册镜像章中注册的镜像。 图2 选择自定义镜像 资源类型推荐使用专属资源池,规格选到Asecnd snt9b,显存规格建议选择64G以上的规格,磁盘规格建议选择500GB及以上。 创建完Notebook后,待Notebook状态变为“运行中”时,打开N
创建Notebook时,选择自定义镜像,并选择Step8 注册镜像章中注册的镜像。 图1 选择自定义镜像 资源类型推荐使用专属资源池,规格选到Asecnd snt9b,显存规格建议选择64G以上的规格,磁盘规格建议选择500GB及以上。 创建完Notebook后,待Notebook状态变为“运行中”时,打开N
训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
方式将torch下的CUDA、nccl等操作映射为NPU和hccl对应的操作。如果没有用到GPU的高阶能力,例如自定义算子、直接操作GPU显存等操作,简单场景下可以直接使用自动迁移。 图1 torch_npu工作原理示意图 NPU(Neural Network Processing
LATION_STEPS分别代表学习率、单个设备训练批次大小、梯度累计步数,作为超参数可以调优获得较好模型。同样,${HOME} 需要根据数据集模型等路径做对应替换,这里脚本适配的数据集是Firefly,其中deepspeed使用了zero 1显存优化方式,配置方式如下: {