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投机推理使用说明 什么是投机推理 传统LLM推理主要依赖于自回归式(auto-regressive)的解码(decoding)方式,每步解码只能够产生一个输出token,并且需要将历史输出内容拼接后重新作为LLM的输入,才能进行下一步的解码。为了解决上述问题,提出了一种投机式推理
本地IDE使用PyCharm工具,远程连接访问,具体参见通过PyCharm远程使用Notebook实例。 本地IDE使用VS Code工具,远程连接访问,具体参见通过VS Code远程使用Notebook实例。 本地IDE使用SSH工具,远程连接访问,具体参见通过SSH工具远程使用Notebook。
mlstudio-pyspark2.3.2-ubuntu16.04 CPU算法开发和训练基础镜像,包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具,并预置PySpark2.3.2 CPU 否 是 mindspore_1.10.0-cann_6.0.1-py_3.7-euler_2.8
视频标注途径,用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下: human:人工标注 auto:自动标注 id String 标签ID。 name String 标签名。 property SampleLabelProperty object 样本标签的属性键值对,如物体形状、形状特征等。 score Float
ma-cli ma-job训练作业支持的命令 使用ma-cli ma-job命令可以提交训练作业,查询训练作业日志、事件、使用的AI引擎、资源规格及停止训练作业等。 $ ma-cli ma-job -h Usage: ma-cli ma-job [OPTIONS] COMMAND
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ue 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Dee
attention算子(性能较优)或者使用小算子。 训练脚本 由算法迁移人员排查迁移后的NPU脚本是否存在问题,可以通过Beyond Compare工具比对GPU训练脚本和NPU训练脚本之间是否存在差异。例如是否GPU环境下开启了FA但是NPU上未开启FA。 三方库版本比对 大模型训练通常
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等插件。完成Cluster资源池的购买后,您即可对资源进行配置,并将数据上传至存储云服务中。当您需要使用集群资源时,可以使用kubectl工具或k8s API来下发作业。此外,ModelArts还提供了扩缩容、驱动升级等功能,方便您对集群资源进行管理。 图2 使用流程 推荐您根据以下使用流程对Lite
模式,全量节点和增量节点分别占用2张卡,一共使用4张卡。 配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理,基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量: export LLM_TOOLS_PATH=${root
由于ModelArts创建训练作业时,需要将作业日志输出至OBS桶中,因此创建OBS桶为必选项。用户可通过OBS Browser+、obsutil等工具访问和管理OBS桶,将代码、模型文件、数据集等数据上传或下载进行备份。 创建VPC 虚拟私有云(Virtual Private Cloud
例如TensorFlow、PyTorch等,但是实际开发中,通常还需要安装其他依赖包,此时可以通过Terminal连接到环境里操作。 单击工具栏“Tools >Start SSH session”,选择SSH Configuration中配置的开发环境。可以执行pip install安装所需要的包。
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requirements-test.txt pip install tensorboard Step5 获取训练数据集 使用img2dataset工具下载数据集。首先需要在容器安装img2dataset,安装命令如下。 pip install img2dataset 参考官方指导下载开源mscoco数据集。
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