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huaweicloud.com/home中，搜索pypi ，也可以查看“pip.conf”文件内容。 下载“torch*.whl ”文件。 在网站“https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html”搜索并下载如下whl文件。 torch-1
执行如下命令进入容器，并进入AutoAWQ目录下， vLLM使用transformers版本与awq冲突，需要切换conda环境，运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 kubectl exec -it {pod_name} bash conda create --name awq --clone PyTorch-2
执行如下命令进入容器，并进入AutoAWQ目录下， vLLM使用transformers版本与awq冲突，需要切换conda环境，运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 kubectl exec -it {pod_name} bash conda create --name awq --clone PyTorch-2
执行如下命令进入容器，并进入AutoAWQ目录下， vLLM使用transformers版本与awq冲突，需要切换conda环境，运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 kubectl exec -it {pod_name} bash conda create --name awq --clone PyTorch-2
例，对适配过程需要修改的部分进行说明。并且针对单卡环境以及单机多卡deepspeed环境提供训练脚本。无特别说明，以ChatGLM-6B源代码根目录作为当前目录。 自动迁移适配 修改“ptuning/main.py”，添加deepspeed_npu、torch_npu、trans
“obs://test-modelarts/tensorflow/log/” 用于存储训练日志文件。 Step2 创建数据集并上传至OBS 使用网站https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz，下载“mnist
如高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等。 说明： 高性能计算：主要是高带宽的需求，用于共享文件存储，比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明： 高性能计算：主要是高速
在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中使用Git插件可以克隆GitHub开源代码仓库，快速查看及编辑内容，并提交修改后的内容。 前提条件 Notebook处于运行中状态。 打开JupyterLab的git插件 在Notebook列表中，选择一个实例，
下载ChatGLM-6B源代码、模型权重与数据集到容器环境。 源代码：chatglm-6B 模型权重：weights 数据集：Firefly(流萤)、ADGEN (广告生成) 源代码、模型权重使用的清华官方在Github和Hugging Face开源的版本，源代码适配的main分支，
sor___getitem___6_forward_input。 图6 api_stack_dump.pkl 根据stack信息查找到对应源码的代码行，发现对应函数上添加了@torch.jit.script装饰器，经过调试发现，GPU也执行了这个函数，但是没有dump算子执行信息
false git clone代码仓，以diffusers为例（注意替换用户个人开发目录）。 # git clone diffusers源码，-b参数可指定分支，注意替换用户个人开发目录 cd /home_host/用户个人目录 mkdir sd cd sd git clone
confusion_transpose, 梯度裁剪和亲和优化器等多个可替换的API，用户可根据代码堆栈找到需要替换的具体源码，然后根据API instruction跳转后的参考文档修改源代码，从而使能亲和API提升训练性能。注意这里提示的亲和API并非都能提升训练性能，需要用户替换后实测，由于有
表示代码运行状态，变为实心圆时，表示代码在运行中。 分享到AI Gallery。 代码化参数插件的使用 代码参数化插件可以降低Notebook案例的复杂度，用户无需感知复杂的源码，按需调整参数快速进行案例复现、模型训练等。该插件可用于定制Notebook案例，适用于比赛、教学等场景。 仅对Code cell类型新增了Edit
6f17d12dbd/LLaVA/playground/data/LLaVA-Pretrain目录下。 Step5 开始训练 进入解压后的源码包根目录。 cd ${container_work_dir}/multimodal_algorithm/LLAVA/llava-train
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.4.2-py3-none-any.whl # 推理安装包
6f17d12dbd/LLaVA/playground/data/eval目录下。 图2 MME评估集 Step6 开始推理 进入解压后的源码包根目录。 cd ${container_work_dir}/multimodal_algorithm/LLAVA/llava-infer
1。参考如下命令编写Dockerfile文件。镜像地址{image_url}请参见表2。 FROM {image_url} # 下载sd webui源码 RUN mkdir /home/ma-user/sdwebui RUN cd /home/ma-user/sdwebui && git config
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.5.0-py3-none-any.whl # 推理安装包
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.5.0-py3-none-any.whl # 推理安装包
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.0-py3-none-any.whl # 推理安装包
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