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其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数及其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题: 训练脚本说明
"num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则?<eoh>\n", "Inner Thoughts": "<|Inner Thoughts|>:
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下载完成后,需要修改权重文件中config.json文件,把model_type字段值改为“deepseekv2”。 方式二:将FP8权重转换为BF16权重 介绍如何将DeepSeek官方发布的FP8权重转换为BF16的权重。用于生产环境的业务推荐使用此方式。具体操作步骤如下。 下载FP8的权重,下载地
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gface token进行登录: huggingface-cli login 登录成功后,直接启动步骤三中的Diffusers推理脚本即可实现自动下载。 对于ComfyUI框架,只需要下载safetensors文件即可,即 https://huggingface.co/stabi
Object> 数据集的样本统计信息,包括样本元信息的统计,json格式。 data_validate Boolean 发布前数据是否经过校验算法校验。可选值如下: true:数据经过校验 false:数据未经过校验 deleted_sample_count Integer 已删除的样本数量。
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可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。DeepSpeed是一个开源库,用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed,可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性,以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值:sft、rm、ppo、dpo。
Finetune是指在已经训练好的SD1.5模型基础上,使用新的数据集进行微调(fine-tuning)以优化模型性能的过程。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,对Stable Diffusion模型下不同数据集进行高性能训练
0516142953-ca51f42 从SWR拉取。 获取软件 本教程使用的是Open-clip源码包。 昇腾适配过程通过修改训练脚本方式实现,不涉及其他软件获取。 Step1 准备环境 请参考Lite Server资源开通,购买Lite Server资源,并确保机器已开通,密码
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Lite的接口即可。 MindSpore Lite提供了Python、C++以及JAVA三种应用开发接口。此处以Python接口为例,介绍如何使用MindSpore Lite Python API构建并推理Stable Diffusion模型,更多信息请参考MindSpore Lite应用开发。