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├──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
1、在容器中使用ma-user用户, 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。 conda create --name awq --clone PyTorch-2.1.0 conda activate awq pip
1、在容器中使用ma-user用户, 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。 conda create --name awq --clone PyTorch-2.1.0 conda activate awq pip
├──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
├──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
├──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
Lite详细介绍可参考MindSpore Lite文档。在使用MindSpore Lite过程中遇到问题时,可参考MindSpore Lite官网提供的问题定位指南进行问题定位。 迁移路线介绍 当前推理迁移时,不同的模型类型可能会采取不同的迁移技术路线。主要分为以下几类: 1. CV类
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.3-py3-none-any.whl # 推理安装包
com/ascend/MindSpeed.git cd MindSpeed git checkout 4ea42a23 cd .. 完整的源码目录结构如下: |——AscendCloud-LLM |──llm_train # 模型训练代码包
com/ascend/MindSpeed.git cd MindSpeed git checkout 4ea42a23 cd .. 完整的源码目录结构如下: |——AscendCloud-LLM |──llm_train # 模型训练代码包
求请参见安装文件规范。 安装文件规范 请根据依赖包的类型,在代码目录下放置对应文件: 依赖包为开源安装包时 暂时不支持直接从github的源码中安装。 在“代码目录”中创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件,并且在文件中写明依赖包的包名及其版本号,格式为“包名==版本号”。
dir}/aigc_inference/torch_npu/,目录结构如下: 步骤五:下载ComfyUI代码并安装依赖 下载ComfyUI源码 从github下载ComfyUI代码并切换到0.2.2分支。 cd ${container_work_dir} git clone -c
${container_name} bash Step6 安装Decord Decord是一个高性能的视频处理库,在昇腾环境中安装需要修改一些源码进行适配。 Decord建议安装在 /home/ma-user/lib中。 安装x264 mkdir /home/ma-user/lib &&
“图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。 导出到AI Gallery 用户可以将自己的数据发布到AI Gallery,将个人的数据分享给他人使用。用户要发布数据集到AI Gallery,数据集需要有状态为“正常”的数据集版本。 选中待发布的数据集,单击“更多”,选择“发布资产”。
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
odelArts用户,您也可以从“AI Gallery”获取他人共享的内容,快速完成构建。在您完成模型的训练和导入之后,您可以将自己的模型分享至“AI Gallery”,进行知识共享。 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“模型管理”,进入模型列表页面。 单击模型
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
文生视频模型训练推理 CogVideoX模型基于DevServer适配PyTorch NPU全量训练指导(6.3.911) Open-Sora1.2基于DevServer适配PyTorch NPU训练推理指导(6.3.910) Open-Sora-Plan1.0基于DevServer适配PyTorch