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社区干货
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换... KL散度......精度比对根据推理/训练和不同的框架分为多个比对场景。- CLI版Demo - 修改cli_demo.py文件中模型的本地加载地址为存放ChatGLM checkpoint的地址,如model/chagtlm-6b。 ...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
#RUN conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorchRUN conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidiaRUN git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git && \ cd stable-diffusion-webui && \ mkdir repositories && \ git clone https://github.com/CompVis/sta...
KubeCon | 使用 KubeRay 和 Kueue 在 Kubernetes 中托管 Ray 工作负载
Sailing Ray workloads with KubeRay and Kueue in Kubernetes**》议题。以下是本次演讲的文字稿。本文将从 Ray 为何得到 AI 研究者们的青睐,在字节如何使用 KubeRay 来托管 Ray 应用,Kueue 如何管理和调度... pytorch 等训练代码快速改写成基于 Ray 的分布式训练应用* **ray.serve**是一套在线服务的部署调用框架,支持复杂模型编排,可以灵活扩缩实例可以说, **Ray 的生态打破了过去 AI 工程中每个模块都是固定范式的...
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使用 KubeRay 和 Kueue 在 Kubernetes 中托管 Ray 工作负载
在 KubeCon CN 2023 的「 Open AI + 数据 | Open AI + Data」专题中,火山引擎软件工程师胡元哲分享了《**使用** **KubeRay** **和 Kueue 在** **Kubernetes** **中托管** **Ray** **工作负载|Sailing Ray workload... pytorch 等训练代码快速改写成基于 Ray 的分布式训练应用- **ray.serve** 是一套在线服务的部署调用框架,支持复杂模型编排,可以灵活扩缩实例可以说,**Ray 的生态打破了过去 AI 工程中每个模块都是固定范式的传...
【MindStudio训练营第一季】基于U-Net网络的图像分割的MindStudio实践
KL散度、标准差算法比对维度。# 总结1. MindStudio的安装过于繁琐暂不谈Linux下的安装和配置,以本次的Windows下MindSutido搭配远程ECS使用来说,Windows下除了要安装MindStudio安装包,还要安装Python依赖,安装MinGW依赖,以及安装CMake等,太麻烦了。能否做成一键安装,毕竟这是个IDE,感觉使用其他IDE都是一键安装,就算有其他依赖,一般也是在IDE内部根据需要,自行选择安装即可,这个MindStudio可麻烦了,安装的依赖还很分散。...
SFT最佳实践
验证集上 loss 计算依赖 token 级别的 KL 散度损失,而真实评估集上并不需要输出分布和 label 完全一致。所以,对于这类任务,我们建议将训练集损失作为参考,以真实数据集上评估后的结论为准。 模型发布当模型 SFT 后,离线 loss 指标符合预期后,将模型发布到线上进行推理。模型发布参考https://www.volcengine.com/docs/82379/1099460 真实案例分享意图识别场景 分类任务场景:基于用户和客服的对话,分类用户的具体意图。 过程 客户首...
如何在火山引擎云上部署 Stable Diffusion
3 #安装pytorch,根据官网选择对应环境的命令进行安装。https://pytorch.org/get-started/locally/ ```3. 在自己的命令行上,输入“huggingface-cli login”,出现 successful 即已经成功: