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0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数,详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
"Brainstorming" } 如果用户希望将 MOSS 数据集的 Excel 格式转换为,json 格式。可使用代码中提供的 scripts/tools/ExcelToJson.py 工具,其转换的要求为: 本脚本可以处理的格式有:.xls .xlsx .csv .xlsb .xlsm
llama2-70b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf (推荐) 4 llama3 llama3-8b https://huggingface
克隆ModelArts Ascend代码库。 新建Terminal,执行下述命令将对应的repo克隆到Notebook实例。 git clone https://gitee.com/ModelArts/modelarts-ascend.git 图5 下载示例代码 昇腾迁移案例在“~/work
方法一:检查VS Code网络是否正常。在VS Code插件市场上搜索ModelArts-HuaweiCloud,若显示如下则网络异常,请切换代理或使用其他网络。 操作完成后再次执行搜索,若显示如下则网络正常,请回到ModelArts控制台界面再次单击界面上的“VS Code接入”按钮。
llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数,详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/examples/llama#int8-kv-cache。
√ √ https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf 6 llama2-70b √ √ √ √ √ https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf https://huggingface
"nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] } } } 重启Docker daemon: sudo systemctl restart docker 3、运行DCGM-Exporter 以Docker方式运行DCGM-Exporter:
Service)作为存储的方案,OBS用于存储模型文件、训练数据、代码、日志等,提供了高可靠性的数据存储解决方案。 约束限制 如果要使用自动重启功能,资源规格必须选择八卡规格,只有llama3-8B/70B支持该功能。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。
png' -X POST http://127.0.0.1:8080/ 图9 预测 在调试过程中,如果有修改模型文件或者推理脚本文件,需要重启run.sh脚本。执行如下命令先停止nginx服务,再运行run.sh脚本。 #查询nginx进程 ps -ef |grep nginx
方法一:检查VS Code网络是否正常。在VS Code插件市场上搜索ModelArts-HuaweiCloud,如果显示如下则网络异常,请切换代理或使用其他网络。 操作完成后再次执行搜索,若显示如下则网络正常,请回到ModelArts控制台界面再次单击界面上的“VS Code接入”按钮。
训练作业性能降低 问题现象 使用ModelArts平台训练算法训练耗时增加。 原因分析 可能存在如下原因: 平台上的代码经过修改优化、训练参数有过变更。 训练的GPU硬件工作出现异常。 处理方法 请您对作业代码进行排查分析,确认是否对训练代码和参数进行过修改。 检查资源分配情况(cpu/
Gallery社区的Notebook案例,使用的资源是ASCEND的,“Run in ModelArts”跳转到CodeLab,就可以使用昇腾卡进行训练。 也支持切换规格 父主题: CodeLab
对text_encoder等模型提升效果不大,性能主要瓶颈点在unet模型中,主要对unet模型做调优,整体的操作步骤如下: 转换前先清理缓存,避免转换时的影响。 #shell # 删除已有的aoe知识库,或者备份一份 rm -rf /root/Ascend/latest/data/aoe
自动学习、Workflow、Notebook、模型训练、服务部署 变更计费模式 支持变更为按需计费模式。 但包年/包月资费模式到期后,按需的资费模式才会生效。 包年/包月转按需 支持变更为包年/包月计费模式。 按需转包年/包月 变更规格 支持变更实例规格。 支持变更实例规格。 适用场景 适用于可预估资源使
到SFS Turbo,然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录,实现分布式读取训练数据文件。 约束限制 如果要使用自动重启功能,资源规格必须选择八卡规格。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表
Service)作为存储的方案,OBS用于存储模型文件、训练数据、代码、日志等,提供了高可靠性的数据存储解决方案。 约束限制 如果要使用自动重启功能,资源规格必须选择八卡规格,只有llama3-8B/70B支持该功能。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3,驱动版本是23.0
Arts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中,如果用户需要自定义开发,可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且Notebook环境具有一定的存储空间,可与OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例,
模型转换工具 离线转换模型功能的工具MSLite Convertor,支持onnx、pth、tensorflowLite多种类型的模型转换,转换后的模型可直接运行在MindSpore运行时后端,用于昇腾推理。 精度性能检查工具 Benchmark精度检查工具,可以转换模型后执行推理前,使用其对MindSpore
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(6.3.908)