基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

    pytorch教程 更多内容
  • 镜像方案说明

    基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2

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  • 镜像方案说明

    基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2

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  • 准备镜像

    作。 镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2

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  • 准备权重

    Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003.bin ├── pytorch_model-00003-of-00003.bin ├── pytorch_model.bin.index

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  • 使用pytorch进行线性回归

    numpy as np def handler (event, context): print("start training!") train() print("finished!") return { "statusCode":

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  • 准备镜像

    作。 镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2

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  • 各云服务商迁移教程

    各云服务商迁移教程 华为云OBS之间迁移教程 华为云并行文件系统迁移教程 阿里云OSS迁移至华为云OBS教程 腾讯云COS迁移至华为云OBS教程 七牛云迁移至华为云OBS教程 百度云BOS迁移至华为云OBS教程 优刻得US3迁移至华为云OBS教程 金山云KS3迁移至华为云OBS教程 青云QingStor迁移至华为云OBS教程

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  • GaussDB应用程序开发教程概述

    程序向 GaussDB 服务器进程发送查询并且获得查询返回值的库函数。同时也是其他几个GaussDB应用接口下面的引擎,如ODBC等依赖的库文件。 基于libpq开发详细教程请参见基于libpq开发。 Psycopg Psycopg是一种用于执行SQL语句的PythonAPI,可以为

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  • 教程:设置只读逻辑集群并绑定用户

    教程:设置只读逻辑集群并绑定用户 场景介绍 如果在不同时段内业务流量差异非常大,3节点集群又无法满足高峰期的吞吐量要求,但扩容至6节点又存在资源浪费或费用较高问题。用户可通过本章教程再结合弹性增删逻辑集群功能,实现类似于“晚上低峰期3节点,白天6节点,高峰期9节点”的弹性扩展功能。

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  • 分布式训练功能介绍

    当前仅支持PyTorch和MindSpore AI框架,如果MindSpore要进行多机分布式训练调试,则每台机器上都必须有8张卡。 本文档提供的调测代码中涉及到的OBS路径,请用户替换为自己的实际OBS路径。 本文档提供的调测代码是以PyTorch为例编写的,不同的AI框架之间,

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  • 线下容器镜像构建及调试

    conda-pack #将pytorch env打包生成pytorch.tar.gz conda pack -n pytorch -o pytorch.tar.gz 将打包好的压缩包传到本地: # run on terminal docker cp ${your_container_id}:/xxx/xxx/pytorch

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  • 准备镜像

    镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1

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  • 教程:新物理集群划分为逻辑集群

    教程:新物理集群划分为逻辑集群 场景介绍 本章节演示一套全新6节点物理集群(无业务数据)划分为2套逻辑集群的操作。如果物理集群已有业务数据,请参见教程:已有数据的物理集群转换逻辑集群操作。 前提条件 参见创建GaussDB(DWS)存算一体2.0集群章节创建6个节点的集群。 划分逻辑集群

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  • 以PyTorch框架创建训练作业(新版训练)

    "cpu_image_url": "aip/pytorch_1_8:train", "gpu_image_url": "aip/pytorch_1_8:train", "image_version": "pytorch_1.8.0-cuda_10

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  • 准备镜像

    镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1

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  • 各云服务商配置同步请求教程

    各云服务商配置同步请求教程 阿里云OSS配置同步请求 腾讯云COS配置同步请求

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  • 教程:使用GDS从远端服务器导入数据

    教程:使用GDS从远端 服务器 导入数据 教程指引 先决条件 步骤1:准备源数据 步骤2:在数据服务器上安装配置和启动GDS 步骤3:在 GaussDB数据库 中创建外表 步骤4:将数据导入GaussDB 步骤5:分析和处理错误表中的错误信息 步骤6:优化导入数据的查询性能 步骤7:停止GDS

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  • 教程:已有数据的物理集群转换逻辑集群

    教程:已有数据的物理集群转换逻辑集群 场景介绍 大规模数据库集群通常会同时包含很多业务数据,不同业务有不同的数据表,可以通过资源管理功能创建多个资源池来实现不同业务的资源隔离。GaussDB(DWS)支持将不同业务用户分配给不同资源池,以便减少业务之间资源(CPU资源、内存资源、IO资源和存储资源)竞争。

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  • 准备代码

    软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E 说明: 如

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  • 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(PyTorch+CPU/GPU)

    从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业(PyTorch+CPU/GPU) 本章节介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎PyTorch,训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux

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  • PyTorch1.0引擎提示“RuntimeError: std:exception”

    PyTorch1.0引擎提示“RuntimeError: std:exception” 问题现象 在使用PyTorch1.0镜像时,必现如下报错: “RuntimeError: std:exception” 原因分析 PyTorch1.0镜像中的libmkldnn软连接与原生torch的冲突,具体可参看文档。

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