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eagle 投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据进行训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip
场景介绍 本小节通过一个具体问题案例,介绍模型精度调优的过程。 如下图所示,使用MindSpore Lite生成的图像和onnx模型的输出结果有明显的差异,因此需要对MindSpore Lite pipeline进行精度诊断。 图1 结果对比 在MindSpore Lite 2.0
已经在OBS上创建好并行文件系统,请参见创建并行文件系统。 已经在obsutil安装和配置,请参见obsutils安装和配置。 准备数据 单击下载动物数据集至本地,并解压。 通过obsutil将数据集上传至OBS桶中。 ./obsutil cp ./dog_cat_1w obs://${your_obs_buck}/demo/
自定义镜像导入配置运行时依赖无效 问题现象 通过API接口选择自定义镜像导入创建模型,配置了运行时依赖,没有正常安装pip依赖包。 原因分析 自定义镜像导入不支持配置运行时依赖,系统不会自动安装所需要的pip依赖包。 处理方法 重新构建镜像。 在构建镜像的dockerfile文件
选择左侧导航栏的“总览”,单击页面右上角的“登录指令”,在弹出的页面中单击复制登录指令。 此处生成的登录指令有效期为24小时,如果需要长期有效的登录指令,请参见获取长期有效登录指令。获取了长期有效的登录指令后,在有效期内的临时登录指令仍然可以使用。 登录指令末尾的域名为镜像仓库地址,请记录该地址,后面会使用到。
昇腾多卡训练任务是多进程多卡模式,跑几卡需要起几个python进程。昇腾底层会读取环境变量:RANK_TABLE_FILE,开发环境已经设置,用户无需关注。比如跑八卡,可以如下片段代码: export RANK_SIZE=8 current_exec_path=$(pwd) echo
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 labelers
per-channel Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?s
per-channel 步骤一 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?s
per-channel Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?s
2/use/downloads.html 需要下载的安装包与操作系统有关,请根据需要选择合适的安装包。 如果操作系统为Linux aarch64,请下载mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64.tar.gz。 如果操作系统为Linux x86_64,请下载mindspore-lite-2
否有“运行中”的Workflow列表。如果有,单击Workflow列表中“操作 > 删除”即可停止计费。 进入“ModelArts>自动学习”页面,检查是否有“运行中”的项目。如果有,单击项目列表中“操作 > 删除”即可停止计费。 进入“ModelArts>开发空间>Notebo
IsADirectoryError(21, 'Is a directory'). update products failed! 原因分析 用户代码中设置的目标路径(local_path)有误。 处理方法 需要将local_path路径设置为文件夹且后缀必须以“/”结尾。 父主题:
Eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。支持llama1系列、llama2系列和Qwen2系列模型。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x
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运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本 在ModelArts管理控制台,创建一个Notebook实例,镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook,在JupyterLab中执行!pip
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{task_id}/save-image-job 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。
MoXing-v1.13.0-de803ac9 INFO:root:Using OBS-Python-SDK-3.1.2 原因分析 Pytorch通过spawn模式创建了多个进程,每个进程会调用多进程方式使用Mox下载数据。此时子进程会不断销毁重建,Mox也就会不断的被导入,导致打印很多Mox的版本信息。