基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

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    深度学习训练推理 更多内容
  • 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码

    数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据,可以通过规则进行清洗。 训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而导致过拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 推理参数设置:请

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  • 场景介绍

    准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段:指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。

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  • Standard模型部署

    一键部署,可以直接推送部署到边缘设备中,选择智能边缘节点,推送模型。 ModelArts基于Snt3高性能AI推理芯片的深度优化,具有PB级别的单日推理数据处理能力,支持发布云上推理的API百万个以上,推理网络时延毫秒。 父主题: Standard功能介绍

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  • 智能问答机器人版本

    格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ 实体管理 √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 √ √ 重量级深度学习 - √ 调用 问答机器人 √ √ 问答诊断 √ √ 运营面板 √ √ 高级设置 基本信息 √ √ 知识共享 √ √ 应用授权

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  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    力如智能调度的支持,在推理场景增加GPU Share等特性的支持,进一步提升kubeflow批量训练推理的效率。 实现典型分布式AI训练任务 下面将展示如何基于Kubeflow和Volcano,并使用MNIST数据集轻松的完成数字图像分类模型的分布式训练。 登录CCE控制台,单击集群名称进入一个集群。

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  • 启动智能任务

    集,不支持启动主动学习和自动分组任务,支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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  • 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护

    盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑: 数据安全和隐私保护:大模型涉及大量训练数据,这些数据是重要资产。为确保数据安全,需在数据和模型训练的全生命周期内,包括数据提取、加工、传输、训练推理和删除的各个环节,提供防篡改、数据隐私保护、加密、审计和数据主权保护等机制。在训练推理过程中,通过数据脱敏、隐私计算等技术手

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  • 盘古NLP大模型能力与规格

    2024年11月发布的版本,仅支持模型增量预训练。32个训练单元起训,预训练后的模型版本需要通过微调之后,才可支持推理部署。 Pangu-NLP-N2-Chat-32K-20241030 32K 4K 2024年10月发布版本,支持8K序列长度训练,4K/32K序列长度推理。全量微调32个训练单元起训,LoR

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  • 训练模型

    。 “训练模型”:可选“基础模型(精度较低,但推理速度快)”和“高精模型(精度高,但推理速度较慢)”。 “车辆场景”:可选“城市场景”和“工地场景”。 单击“训练”。 模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情

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  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

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  • 附录:指令微调训练常见问题

    附录:指令微调训练常见问题 问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 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,可参考各个模型深度学习训练加速框

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  • 计费说明

    服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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  • 附录:训练常见问题

    修改后的barrier_timeout参数 问题5:训练完成使用vllm0.6.0框架推理失败: 错误截图: 报错原因: 训练时transformers版本要求为4.45.0,训练完成后保存的tokenizer.json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串,导致推理异常 解决措施,以下两种方法任选其一:

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  • 模型训练服务简介

    模型训练服务简介 模型训练服务为开发者提供电信领域一站式模型开发服务,涵盖数据预处理、特征提取、模型训练、模型验证、推理执行和重训练全流程。服务提供开发环境和模拟验证环境及ICT网络领域AI资产,包括项目模板、算法、特征分析及处理SDK,帮助开发者提速AI应用开发,保障模型应用效果。

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  • AI开发基本流程介绍

    能会发现还缺少某一部分数据源,反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习深度学习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。

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  • 环境准备

    Ascend 1*ascend-snt9b|ARM 24核 192GB Snt9b单卡规格,配搭ARM处理器,适合深度学习场景下的模型训练和调测 ModelArts提供了面向推理迁移工作的预置镜像,其中包含了最新商用版驱动、昇腾软件开发库,迁移工具链等。预置镜像可以做到即开即用,用户也可以基于预置镜像构建自定义环境内容。

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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  • 创建纵向联邦学习作业

    纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤:数据选择、样本对

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  • Standard支持的AI框架

    Ascend snt9b Notebook、训练推理部署 西南-贵阳一 mindspore_2.2.0-cann_7.0.1-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b Ascend snt9b Notebook、训练推理部署 西南-贵阳一 mindspore_2

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  • 华为HiLens和ModelArts的关系

    华为HiLens和ModelArts的关系 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,核心功能是模型训练。华为HiLens偏AI应用开发,并实现端云协同推理和管理。 您可以使用ModelArts训练算法模型,然后在ModelArts或者华为HiLens中转换成华为HiLens支持的“om”

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  • 计费项

    计费项 自动学习/Workflow计费项 数据管理计费项 开发环境计费项 模型训练计费项 模型管理计费项 推理部署计费项 专属资源池计费项

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