正在生成
详细信息:
检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件,例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中,得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/
service_predict.py # 发送请求的服务。支持vllm的openai,atb的tgi模板 ├── ... ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark
evaluation_accuracy.xlsx # 测试的评分结果,包含各个学科数据集的评分和总和评分。 ├── infer_info │ ├── xxx1.csv # 单个数据集的评测结果 │ ├── ...... │ ├── xxxn.csv # 单个数据集的评测结果 ├── summary_result
准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件,例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中,得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/
包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E 说明: 如果没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.
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(6.3.908)
ss使用humaneval数据集时,需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释,内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险,如果接受这些风险,请取消第58行的注释,执行下面步骤5进行评测。 # WARNING #
本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-905-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
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(6.3.907)
他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning):是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型,通过调整模型的参数,使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比,监督
ss使用humaneval数据集时,需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释,内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险,如果接受这些风险,请取消第58行的注释,执行下面步骤4进行评测。 # WARNING #
预训练 预训练数据处理 预训练任务 断点续训练 查看日志和性能 父主题: Qwen系列模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904)
准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)
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)
Face权重时,对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量:OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR:训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR:训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径(确保添
本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取数据及代码 表1 准备代码 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-xxx.zip 说明: 包名中的xxx表示具体的时间戳,以包名的实际时间为准。 包含了本教程中使用到的模型训练
--model-type:模型类型。 --loader:选择对应加载模型脚本的名称。 --saver:选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size:${TP}张量并行数,需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优,使语言模型更好地遵循指令。