int approximate:可选入参,GeGlu计算使用的激活函数索引,0表示使用none,1表示使用tanh,数据类型支持INT64。 out:GeGlu计算的出参,npu device侧的aclTensor,数据类型必须和self一致,支持非连续的Tensor,数据格式支持ND。 outGelu:GeGlu计算的出参,npu device侧的aclTensor,数据类
<!DOCTYPE html> torch_npu.npu_grouped_matmul 功能描述算子功能:GroupedMatmul算子可以实现分组矩阵乘计算,每组矩阵乘的维度大小可以不同,是一种灵活的支持方式。其主要输入与输出均为TensorList,其中输入数据x与输出结果y均支持切分及不切分的模式,根据参数split_it
以下环境变量为NPU场景下使用的功能类或可以提升性能的环境变量: export TASK_QUEUE_ENABLE=1 # 使用异步任务下发,异步调用acl接口,建议默认开启,开启设置为1 export PTCOPY_ENABLE=1 # 使用PTCopy算子模式,加速转连续及copy等过程,建议默认开启,开启设置为1 可选的环境变量可能会对运行的模型产生影响: export DYN...
当使用transfer_to_npu后,原本需要调用CUDA接口的PyTorch代码将自动调用NPU接口,从而可以在昇腾平台上运行。 查找transfer_to_npu的使用示例或文档说明: 参考信息中提供了transfer_to_npu的使用示例,例如在YOLOv8模型移植到昇腾平台的代码中,通过导入transfer_to_npu来实现代码的适配。 没有直接的文档说明链接,但根据...
GitHub - Ascend/pytorch: Ascend PyTorch adapter (torch_npu). Mirror of https://gitee.com/ascend/pytorch 这部分网上的资料偏少,所以这里算是拓展一下知识体系。 由于这部分内容主要偏向于训练,个人经验主要偏向于推理,如有错误,还请指正。 本文先从PYTORCH的自定义算子实现开始介绍,尽量覆盖TORCH的底层逻辑。
在使用昇腾 NPU 进行模型微调时,Torchtune 简化了过程,允许用户直接在配置文件中指定设备类型。一旦将设备类型指定为 NPU,Torchtune 会自动检测并利用昇腾 NPU 进行训练和推理。这种设计使用户能够专注于模型微调,而无需担心硬件细节和硬件间的差异。 具体来说,只需在 Config 文件中设置相关参数,指明设备类型为 npu,...
参考这篇文档,对推理代码作部分的改造(主要是import torch_npu) 先在服务器上测试是否能够正常加载已有模型,并运行推理 构建预装好AscendTorch的Docker镜像 在鲲鹏CCE中纳管Ascend服务器,直接启动镜像运行容器,再到容器里测试是否可加载模型以及运行推理 *
import torch_npu 调用后,前端会通过monkey-patch的方式注入到torch对象中,后端会注册 来自:帮助中心 查看更多 → Standard自动学习 Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类 来自:帮助中心 查看更多 → 算法备案公示 网信算备520111252474601240045...
torchair 为 torch_npu 内置包,如有问题,可尝试更新 torch_npu。 郭鹏将任务状态从TODO修改为DONE8个月前 后才可以发表评论 状态 DONE TODO WIP DONE CLOSED REJECTED 负责人 未设置 标签 未设置 项目 未立项任务 未立项任务 里程碑 未关联里程碑
torch_npu.npu_fusion_attention(Tensor query, Tensor key, Tensor value, int head_num, str input_layout, Tensor? pse=None, Tensor? padding_mask=None, Tensor? atten_mask=None, float scale=1., float keep_prob=1., int pre_tockens=2147483647, int next_tockens=2147483647, int inner_precise=...