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Baichuan2 baichuan2-13b https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat 模型软件包结构说明 AscendCloud-3rdLLM代码包结构介绍如下: |──llm_train #
https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val.jsonl.zst。 --scale-output:量化系数保存路径。 --scale-input:量化系数输入路径,如果之前
sys.version) print('B', torch.__version__) print('C', torch.cuda.is_available()) print('D', torch.backends.cudnn.enabled) device = torch.device('cuda')
查看训练作业事件 训练作业的(从用户可看见训练作业开始)整个生命周期中,每一个关键事件点在系统后台均有记录,用户可随时在对应训练作业的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解训练作业运行过程,遇到任务异常时,更加准确的排查定位问题。当前支持的作业事件如下所示: 训练作业创建成功 训练作业创建失败报错:
制作自定义镜像用于推理 模型的自定义镜像制作流程 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 父主题: 制作自定义镜像用于ModelArts
在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件? 问题描述 在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件? 处理方法 在ipynb文件中,执行%load XXX.py命令,即可将py文件内容加载到ipynb中。
800训练服务器三维视图 Atlas 800 训练服务器(型号9000)是基于华为鲲鹏920+Snt9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
在安装nvidia驱动时,必须把内核中加载nvidia相关的进程卸载,否则会失败。具体操作请参考GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML。 若遇到加载到内核的nvidia进程循环依赖,无法从内核中卸载nvidia,此时执行reboot命令重启服务器即可。
段。 请求示例 如下以删除名称为“test-trainconfig”的作业参数为例。 DELETE https://endpoint/v1/{project_id}/training-job-configs/test-trainconfig 响应示例 成功响应示例 {
准备工作 准备资源 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推理指导(6.3.905)
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 父主题: LLM大语言模型训练推理
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 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
【下线公告】华为云ModelArts自动学习模块的文本分类功能下线公告 华为云计划于2024/12/06 00:00(北京时间)将AI开发平台ModelArts自动学习模块的文本分类功能正式下线。 下线范围 下线Region:华为云全部Region。 下线影响 ModelArts
co/01-ai/Yi-6B-Chat 14 yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat 15 ChatGLMv3 glm3-6b https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 16 Baichuan2
权重词表文件目录,如Qwen2-7B |──training_data # 原始数据目录 |──alpaca_gpt4_data.json # 微调数据 |──train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56
${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ ${image_name} \ /bin/bash 参数说明: -v ${work_dir}:${container_work_dir}:
diffusers_controlnet_train.sh Step3 启动sdxl训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 cd /home/ma-user/diffusers sh diffusers_sdxl_controlnet_train.sh 训练执行成功如下图所示。
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