大模型国产化适配8-基于昇腾MindIE推理工具部署Qwen-72B实战(推理引擎、推理服务化) 大模型国产化适配9-LLM推理框架MindIE-Service性能基准测试 另外,我撰写的大模型相关的博客及配套代码均整理放置在Github:llm-action,有需要的朋友自取。 而本文将讲述如何快速迁移大模型到昇腾910B,相信很多人入门大模型都是从斯坦福羊...
推动智算芯片全面兼容国产训练框架，进一步提升智算中心算力调度能力，推动智算芯片软硬件实现高质量自主可控。第二，加强开源大模型适配应用。瞄准具身智能、自主智能体、深度超大规模图计算等前沿领域，围绕大模型工程设计、模型构建、应用部署、训练迭代等环节，在智算中心内重点应用基于自主芯片和算法的开源通用大模型，...
全参微调使用 configs/glm3/run_glm3_6b_finetune*.yaml 配置文件,配置文件中定义了微调所需的各种配置项 修改数据集/模型权重配置路径: (1)数据集:修改 configs/glm3/run_glm3_6b_finetune*.yaml 脚本中train_dataset 的 dataset_dir 值指向训练集和验证集的地址。 (2)模型权重:修改 configs/glm3/run_g...
主要包括模型推理引擎 MindIE 和模型服务化 MindIE-Service。 image.png 从算子、模型、应用三大维度,全面加速推理部署。 image.png 模型推理引擎:MindIE MindIE 作为一个模型推理引擎,提供了针对大语言模型和SD模型特定的优化。 image.png 模型服务化:MindIE-Service MindIE-Service 作为一个模型服务化框架,主要包含如下...
为了满足这一需求,本文将介绍如何基于昇腾910 AI芯片使用ChatGLM-6B进行大模型训练,实现大模型的国产化适配。二、昇腾910 AI芯片简介昇腾910 AI芯片是华为推出的一款高性能AI芯片,采用自研的Ascend架构,支持多种精度计算,最高可提供256TOPS INT8算力。昇腾910 AI芯片还具备低功耗、高可靠性等优点,可广泛应用于云、...
综上所述,百度飞浆PaddleNLP以其丰富的模型库、高效的工具链以及产业级的应用实践,在大模型国产化适配方面取得了显著成果。它不仅降低了NLP技术的门槛,还加速了AI技术的国产化进程,为我国人工智能技术的发展注入了新的活力。在未来的发展中,飞浆PaddleNLP将继续引领大模型国产化适配的新篇章。最...
站在产业链的视角来看这个问题,作为AI驱动的全周期客户联络云平台服务商,天润融通所提供的其实是一个偏上层的应用,在这个过程中我们其实做了大量的适配工作,包括国产的CPU、芯片、数据库等等。 当下全行业对于AI技术应用热情的高涨,也为我们带来了一定的挑战。现阶段,我们一直持续挖掘AI大模型在垂直场景的深度应用,不...
然而,大模型的训练和部署对硬件资源要求极高,因此国产化适配成为了一个迫切的需求。本文将介绍如何基于昇腾910 AI芯片进行LLaMA-13B大模型的训练,实现大模型的国产化适配。一、软硬件环境准备在开始训练之前,我们需要准备相应的软硬件环境。硬件方面,需要准备多台搭载昇腾910 AI芯片的服务器,并搭建好分布式训练环境。
近日,由青岛本土人工智能企业——自然语义自主研发的首款适配信创的国产通用基础大模型Euler_2.5B正式发布,该模型采用自研架构训练,具备体积小、智慧程度高和使用成本低等特点,支持垂直领域大模型微调、行业大模型衍生训练等业务使用,填补了我市大模型产业中基础模型的技术空白。
随着大模型技术的迅猛进步,AI大模型时代已经来临。要想深入研发大模型,必须确保三大核心要素:人力资源、计算能力以及数据资源。由于中美贸易摩擦以及美国对华为在AI芯片领域的制裁,国产AI算力适配工作变得尤为关键。 1. Mindspore与MindFormers简介 华为推出的新一代开源AI计算框架Mindspore,其衍生的MindFormers工具套件,致...