MindFormers提供run_mindformer.py脚本作为单卡启动方法,该脚本可以根据模型配置文件,完成支持模型的单卡训练、微调、评估、推理流程。 #运行run_mindformer.py的入参会覆盖模型配置文件中的参数python run_mindformer.py --config {CONFIG_PATH} --run_mode {train/finetune/eval/predict} ...
MindFormers定位打造训练->微调->部署的端到端大模型工具套件,为了更好性能地部署已经微调训练好的大模型;我们利用MindSpore打造的推理引擎MindSpore_lite,为用户提供了开箱即用的推理部署方案,为用户提供端到端的大模型解决方案,帮助用户使能大模型业务。
模型具体实现:mindformers/models/vit model ├── __init__.py ├── convert_weight.py#权重转换脚本├── vit.py#模型实现├── vit_config.py#模型配置项├── vit_modules.py#模型所需模块└── vit_processor.py#Model预处理 模型配置:configs/vit ...
mindformers /docs /model_cards / Latest commit Lin-Bert 移动sam样例到scripts目录下,说明文档移动到docs下. Nov 9, 2023 541ea07·Nov 9, 2023 History History Segment Anything Model 模型描述 SAM(Segment Anything Model)是Meta的FAIR实验室发布的图像分割模型,基于SA-1B数据集训练,SA-1B数据集包含了11...
开发者可以下载获取官方权重后,通过下面提供的权重转换脚本,将官方权重转换为MindSpore权重;或直接使用MindFormers提供的已转换权重 使用官方权重进行转换 官方盘古Alpha权重下载 下载清单:xxB_part0-4.tar,xxB_xxx_embedding.npy,pangu_alpha_xxB_ckpt_strategy.ckpt 需要全部下载xxB_part0-4.tar4个压缩包(解压后共...
mindformers安装 生成RANK_TABLE_FILE(多卡运行必须环节) 运行mindformers/tools/hccl_tools.py生成RANK_TABLE_FILE的json文件 # 运行如下命令,生成当前机器的RANK_TABLE_FILE的json文件 python ./mindformers/tools/hccl_tools.py --device_num "[0,8)" 注:若使用ModelArts的notebook环境,可从 /user/config/...
Explore topics Add a description, image, and links to themindformerstopic page so that developers can more easily learn about it. To associate your repository with themindformerstopic, visit your repo's landing page and select "manage topics." ...
step 2. 运行mindformers/tools/merge_hccl.py将不同机器上生成的RANK_TABLE_FILE文件合并 # 运行如下命令,合并每个机器上的RANK_TABLE_FILE的json文件。 python ./mindformers/tools/merge_hccl.py hccl*.json step 3. 将合并后的RANK_TABLE_FILE文件拷贝到所有机器中,保证不同机器上的RANK_TABLE_FILE相同...
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