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路径下。 ModelArts提供以下数据扩增算子： 表1 数据扩增算子介绍 算子 算子说明 高级 AddNoise 添加噪声，模拟常见采集设备在采集图片过程中可能会产生的噪声。 noise_type：添加噪声的分布类型，Gauss为高斯噪声，Laplace为拉普拉斯噪声，Pois
device = torch.device('cuda') model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location="cuda:0")) else: device = torch
ddp_train(device_id): # create model and move it to GPU with id rank model = ToyModel().to(device_id) ddp_model = DDP(model, device_ids=[device_id])
e-Instruct" 2）若量化Deepseek-V2-236B模型，请将num_gpus改为8； device_map = calculate_offload_device_map( MODEL_ID, reserve_for_hessians=True,
from_pretrained(model_id, device_map="auto", quantization_config=gptq_config) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个
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算子下发即NPU空转的场景，如果存在，则CPU侧算子下发存在瓶颈。 图1 Host算子下发和Device算子执行 综上所述，性能优化的总体原则为：减少Host算子下发时间、减少Device算子执行时间。 训练代码迁移完成后，如存在性能不达标的问题，可参考下图所示流程进行优化。建议
CPU环境，调用Model.configure_tf_infer_environ(device_type="CPU")完成配置，环境中只需配置运行一次。 GPU环境，调用Model.configure_tf_infer_environ(device_type="GPU")完成配置，环境中只需配置运行一次。
file（RTF）文件路径。 ASCEND_DEVICE_ID：逻辑device_id，例如单卡训练，该值始终为 0。 RANK_ID：可以理解为训练作业级的device逻辑（顺序）编号。 RANK_SIZE：根据RTF中device的数目设置该值，例如“4 * snt9b”，则该值即为4。
"lspci | grep acce > {npu_log_path}/Device-info.log\n" \ "echo {echo_npu_device_log}\n" \
"param/learning_rate" : 0.05512301741232006 }, "0.0625", "tensor(0.0754, device='cuda:0', requires_grad=True)", "ae544174", "2", "0.0625" ], [ "True"
将废弃）。 device_id 昇腾系列AI处理器的Physical ID。 device_type 昇腾系列AI处理器类型。 gpu_uuid 节点上GPU的UUID。 gpu_index 节点上GPU的索引。 gpu_type 节点上GPU的型号。 device_name i
己的预训练模型到在线模型资产仓库中，并发布上架给其他用户使用。AI Gallery在原有Transformers库的基础上，融入了对于昇腾硬件的适配与支持。对AI有使用诉求的企业、NLP领域开发者，可以借助这个库，便捷地使用昇腾算力进行自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）任务的SOTA模型开发与应用。
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