基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

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    深度学习框架pytorch实战 更多内容
  • 数据治理框架

    数据治理 框架 数据治理框架制定如下: 图1 数据治理框架 父主题: 数据治理框架

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  • CMF 云迁移框架

    CMF 云迁移框架 云迁移框架(Cloud Migration Framework,以下简称CMF)是站在客户视角的上云迁移方法论,它来源于华为云的经验和大型企业上云的优秀实践,为企业上云提供完整的上云指导。企业上云的整体思路是,先整体规划,然后小范围试点,最后再大规模上云。按照

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  • 云采用框架简介

    云采用框架简介 概述 整体框架 目标读者 常用术语 缩略语

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  • 服务开发框架详解

    服务开发框架详解 整体结构介绍 单Module base/service DDD 父主题: AstroPro学堂

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 产品优势

    即开即用,Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低,包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高,需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上:OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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  • 场景介绍

    不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值,从而指导学习算法的方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略

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  • SD1.5&SDXL Kohya框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908)

    SD1.5&SDXL Kohya框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908) 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 父主题: 文生图模型训练推理

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  • 执行训练任务

    【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径;如使用自定义数据集,yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架。 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。 ZeRO-0,配置以下参数

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  • 路网数字化服务-成长地图

    CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1:对应用进行分析

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  • 卓越架构技术框架简介

    卓越架构技术框架简介 卓越架构技术框架(Well-Architected Framework)聚焦客户业务上云后的关键问题的设计指导和最佳实践。 以华为公司和业界最佳实践为基础,以韧性、安全性、性能效率、成本优化与卓越运营五个架构关注点为支柱,打造领先的卓越架构技术框架,支撑客户完

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  • 基本概念

    代码和所有参数设置。用户可参考技能模板后快速创建自己的新技能。 ModelBox 端边云AI应用开发和运行框架规范,以及在此规范上所实现的运行时框架。基于ModelBox开发镜像高效开发AI应用,屏蔽底层差异,快速部署至端、边、云上进行高性能推理计算。

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  • 方案概述

    技术理解不足:部分客户缺乏对华为昇腾AI平台的深入了解,遇到技术问题时响应不及时,影响项目推进和创新。 迁移难度大:AI模型迁移面临算子层、框架层、模型层等多技术体系,迁移过程中遇到算子不适配场景难以解决,迁移后模型需要进行准确和性能调优,依赖专家经验进行模型分析与调优。 开发环境复杂:AI开发面临算子

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  • 训练专属预置镜像列表

    7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异,请以实际环境为准。 训练基础镜像详情(PyTorch) 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本:pytorch_1.8.0-cuda_10

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  • 高性能调度

    的发展,这些框架都在相应的业务领域有着不可替代的作用,例如SparkTensorflow,Flink等。在业务复杂性能不断增加的情况下,单一的领域框架很难应对现在复杂的业务场景,因此现在普遍使用多种框架达成业务目标。但随着各个领域框架集群的不断扩大,以及单个业务的波动性,各个子

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  • 产品概述

    源注册、隐私策略(敏感,非敏感,脱敏)的设定、元数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练,支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参

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  • 产品功能

    护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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  • ModelArts统一镜像列表

    zip pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc3-py_3.9-euler_2.10.10-aarch64-snt9b 表7 pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc3-py_3.9-euler_2.10.10-aarch64-snt9b AI引擎框架 URL

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  • 场景介绍

    不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值,从而指导学习算法的方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略

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  • 指令监督微调训练任务

    【可选】自定义数据集dataset_info.json配置文件绝对路径;如使用自定义数据集,yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器 ZeRO-0,配置以下参数 deepspeed:

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  • 昇腾云服务6.3.908版本说明

    LLM开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908) LLM开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908) AIGC,包名:AscendCloud-AIGC 支持如下框架或模型基于DevServer的PyTorch NPU推理: Wav2Lip

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