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cann_8.0.rc3-py_3.10-hce_2.0.2406-aarch64-snt9b-20240910150953-6faa0ed 表2 模型镜像版本 模型 版本 CANN cann_8.0.RC3 驱动 23.0.6 PyTorch 2.2.0 步骤一 检查环境 SSH登录机器后
Step1 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。
本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。
步骤一 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。
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ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和模型部署流程。
人工智能领域下,由机器模拟人类智能,使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务(Web Service)。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。
/scripts/obs_pipeline.sh 创建训练作业后,会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器,并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后,对应的容器也会同步销毁。
请确保每台机器都能访问到西南-贵阳一SWR镜像仓库。 约束限制 脚本中的镜像是在西南-贵阳一区域,建议在西南-贵阳一区域上部署推理服务。 脚本默认只支持在标准的欧拉或HCE 2.0操作系统上执行。 步骤一:检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。
/scripts/obs_pipeline.sh 创建训练作业后,会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器,并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后,对应的容器也会同步销毁。
增量模型训练 什么是增量训练 增量训练(Incremental Learning)是机器学习领域中的一种训练方法,它允许人工智能(AI)模型在已经学习了一定知识的基础上,增加新的训练数据到当前训练流程中,扩展当前模型的知识和能力,而不需要从头开始。
AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。
约束限制 机器以及最大卡数见各模型支持的最小卡数和最大序列。
购买并开通资源 如果使用Server资源,请参考Lite Server资源开通,购买Server资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。
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