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
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
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压A
randn(5, 3) print(x) available_dev = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu") y = torch.randn(5, 3).to(available_dev)
描述 key 否 String 资源约束，可选键值如： flavor_type（资源类型），对应值可选择CPU、GPU或Ascend； device_distributed_mode（是否支持多卡训练），对应值可选择multiple（支持）、singular（不支持）； host_
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压A
moondream2基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 大模型推理框架，包名：ascendcloud-llmframework VLLM调度层适配ATB、pybind 支持LLAMA7B/13B/65B 支持单机多卡推理 ATB模式支持w8a16量化，推理性能提升 配套CANN8.0
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压A
描述 key 否 String 资源约束，可选键值如： flavor_type（资源类型），对应值可选择CPU、GPU或Ascend； device_distributed_mode（是否支持多卡训练），对应值可选择multiple（支持）、singular（不支持）； host_
2019年9月15日期间的样本。 score String 根据置信度筛选。 slice_thickness String DICOM层厚，通过层厚筛选样本。 study_date String DICOM扫描时间。 time_in_video String 视频中某个时间。 表7
如需使用该场景量化方法，请自行准备kv-cache量化系数，格式和per-tensor静态量化所需的2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件一致，只需把每一层的量化系数修改为列表，列表的长度为kv的头数，列表中每一个值代表每一个kv头使用的量化系数。内容示例如下： 在使用OpenAI接口或vLLM
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压A
is_bf16_supported() SUPPORT_FP16 = SUPPORT_CUDA and torch.cuda.get_device_capability(0)[0] >= 7 修改为 SUPPORT_BF16 = SUPPORT_CUDA and True SUPPORT_FP16
String 资源约束，可选值如下： 资源类型（flavor_type），对应值可选择CPU、GPU或Ascend； 是否支持多卡训练（device_distributed_mode），对应值可选择支持（multiple）、不支持（singular）； 是否支持分布式训练（host
1。 在ModelArts官方提供的基础镜像上，构建一个用于ModelArts Standard推理部署的镜像。 在模型软件包和依赖包的同层目录下，创建并编辑Dockerfile。 vim Dockerfile Dockerfile内容如下： FROM swr.cn-southwest-2
String 资源约束，可选值如下： 资源类型（flavor_type），对应值可选择CPU、GPU或Ascend； 是否支持多卡训练（device_distributed_mode），对应值可选择支持（multiple）、不支持（singular）； 是否支持分布式训练（host
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
全参微调：直接在模型上训练，影响模型全量参数的微调训练，效果较好，收敛速度较慢，训练时间较长。 LoRA微调：冻结原模型，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数，效果接近或略差于全参训练，收敛速度快，训练时间短。 调优后的模型名称 设置调优后产生的新模型的名称。 支持1~64位，以
lora_dropout float Lora dropout概率。 lora_rank int Lora attention维度。 per_device_train_batch_size int 用于训练的每个GPU/TPU core/CPU的批处理大小。 gradient_accumulation_steps
时，通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 全参训练（Full）：这种策略主要对整个模型进行微调。这意味着在任务过程中，除了输出层外，模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
