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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... 精度对比总计分为环境准备、数据准备和对比三步。数据准备要根据推理场景和训练场景分别分析:- 推理场景:准备第三方框架原始模型的npy数据文件与离线模型的dump数据文件。- 训练场景:准备基于GPU运行生成的第...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构调度,调度语义较为简单,不支持文件读取等。 **将算法工程师从此类繁重的底层细节中解脱出来、更多地关注到算法层面,即为*... 环境变量等。- 数据输入用于描述如何把数据提供给训练器。- 容错策略用于描述遇到错误时,Primus 需要进行的操作。Primus Client 通过根据用户的配置,向 YARN 或 Kubernetes 集群提交 Primus Application M...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调度和资源要求,这就给底层基础设施带来一些挑... Server 和 Scheduler 角色的实例。在调度时,它需要 Gang 调度的能力,所有实例(或其中某一种角色的实例)要么都起来,要么都不起来。同时在训练过程中还需要网络的亲和性。例如同一个分布式训练的容器,申请到的资源能...
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
本文档在火山引擎上使用一台两卡A10或A30的 GPU云服务器,利用Conda创建虚拟环境部署ChatGLM-6B模型,并进行模型推理和精调训练的Demo实践。## 准备工作:### 创建GPU云服务器1. 进入ECS云服务器控制台界面,点击创建实例
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发起 BytePS 分布式训练
PyTorch DDP。 目前落地场景包括 BERT、GAN 等大规模训练。 基本流程 用户在【自定义训练】模块创建一个训练任务时选择实例配置为 BytePS,按需配置各种训练角色并提交任务表单进入任务创建环节。有如下几种训练角色:server:管理参数的存储和更新。 worker:执行训练任务。 scheduler:负责 server 和 worker 之间的通信。 任务提交后,机器学习平台将为用户创建对应的实例并向所有实例注入相关的环境变量,通过环境变量用户代码得知...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在GPU云服务器上基于Diffusers搭建SDXL 1.0的base + refiner组合模型。 背景信息SDXL Stable Diffusion XL(简称SDXL)是最新的图像生成模型,与之前的SD模型... Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在GPU驱动已经安装的情况下,依然不能使用,很可能是版本不匹配的问题,请严格关注虚拟环境中CUDA与Pytorch的版本匹配情况。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了Conda、P...
通过 RDMA 网络加速训练
RDMA(Remote Direct Memory Access)是新一代的网络传输技术,其诞生主要是为了解决网络传输中服务器端数据处理的延迟。在大规模的分布式训练任务中通过使用 RDMA 技术可以获得高吞吐、低延迟的网络通信,提升训练效率... PyTorchDDP,实际支持 PyTorchDDP / Megatron 等。基本的训练流程详见发起 PyTorchDDP 分布式训练。 MPI,实际支持 Horovod / DeepSpeed 等。基本的训练流程详见发起 MPI 分布式训练。 平台将预置如下环境变量,详见...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
本文以搭载了一张A10显卡的ecs.gni2.3xlarge实例为例,介绍如何在GPU云服务器上部署ChatGLM-6B大语言模型。 背景信息ChatGLM-6B是一个具有62亿参数的、支持中英双语问答的对话语言模型,基于General Language Model(... 运行环境:Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.1为例。 Anacon...
预置镜像列表
机器学习开发中镜像用于提供开发所需的运行环境,机器学习平台为用户提供了包括 Python、CUDA、PyTorch、TensorFlow、BytePS 等多种依赖的预置镜像供用户直接使用。 相关概念 镜像 预置镜像列表 PythonPython 是目前... 2.3 Triton Inference ServerTriton Inference Server 是一个针对 CPU 和 GPU 高度优化的推理解决方案,它不仅支持 SavedModel、Torchsript、ONNX、TensorRT 等多种格式的深度学习模型,同时在较高版本中还支持 XGBo...
【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... 精度对比总计分为环境准备、数据准备和对比三步。数据准备要根据推理场景和训练场景分别分析:- 推理场景:准备第三方框架原始模型的npy数据文件与离线模型的dump数据文件。- 训练场景:准备基于GPU运行生成的第...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在云服务器上利用Llama.cpp执行Llama2-7B模型的量化,并对比基于CPU的推理和基于GPU的推理速度。 背景信息Llama.cpp简介Llama.cpp是使用C++语言编写的大模... 运行环境: Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2...
GPU-部署Baichuan大语言模型
本文以搭载了一张A10显卡的ecs.gni2.3xlarge实例为例,介绍如何在GPU云服务器上部署Baichuan大语言模型。 背景信息Baichuan-13B是包含130亿参数的开源可商用的大语言模型,在知识问答、聊天、逻辑推理、总结摘要等场... 运行环境:Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0....
功能总览
资源组 机器学习平台提供【资源组】用于购买和管理资源,用户(通常是运维工程师或者负责资源购买及管理的人员)可以通过 包年包月 的方式以高性价比批量购买资源(如:10 台 Tesla-A100 的服务器),并将这部分资源池化为... 下载的数据和配置环境,待用户下次开机后继续使用。具体的使用方法详见创建开发机。 自定义训练 机器学习平台的【自定义训练】模块为用户提供了灵活易用的机器学习训练环境。预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、Byte...
