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多種深度學(xué)習(xí)框架：NVIDIA提供了多個(gè)常用的深度學(xué)習(xí)框架的容器鏡像，包括TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等，可以根據(jù)需求選擇使用。
遇見你，遇見未來(lái) 華為云 | +智能，見未來(lái) 項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點(diǎn)： 深圳 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 人工智能 深圳 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 為AI類應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型研發(fā)優(yōu)化技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，NAS搜索算法，訓(xùn)練算法優(yōu)化，AI模型編譯優(yōu)化等
同樣，現(xiàn)在剛好是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機(jī)器學(xué)習(xí)處理需求爆發(fā)的初期。傳統(tǒng)的CPU，GPU也可以做類似的任務(wù)，但是，針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特殊優(yōu)化過(guò)的NPU單元，性能會(huì)比CPU，GPU高得多。漸漸的，類似的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)也會(huì)由專門的NPU單元來(lái)完成。之后，為什么NPU的效率會(huì)比CPU/GPU高很多呢？
附錄 名詞解釋 彈性云服務(wù)器 ECS：是一種云上可隨時(shí)自助獲取、可彈性伸縮的計(jì)算服務(wù)，可幫助您打造安全、可靠、靈活、高效的應(yīng)用環(huán)境。 虛擬私有云 VPC：是用戶在華為云上申請(qǐng)的隔離的、私密的虛擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。用戶可以基于VPC構(gòu)建獨(dú)立的云上網(wǎng)絡(luò)空間，配合彈性公網(wǎng)IP、云連接、云專線等服務(wù)實(shí)現(xiàn)與
開始使用 安全組規(guī)則修改（可選） 該解決方案使用22端口用來(lái)以SSH方式遠(yuǎn)程登錄云服務(wù)器，若需遠(yuǎn)程登錄云服務(wù)器，請(qǐng)參考修改安全組規(guī)則，配置IP地址白名單，以便能正常訪問(wèn)服務(wù)。 安全組實(shí)際是網(wǎng)絡(luò)流量訪問(wèn)策略，包括網(wǎng)絡(luò)流量入方向規(guī)則和出方向規(guī)則，通過(guò)這些規(guī)則為安全組內(nèi)具有相同保護(hù)需求并且相互信任的云服務(wù)器
() npu_backend = torchair.get_npu_backend(compiler_config=config) # 使用TorchAir的backend去調(diào)用compile接口編譯模型 opt_model = torch.compile(model, backend
該項(xiàng)目利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)生成高質(zhì)量的語(yǔ)音輸出，適用于多種語(yǔ)言和場(chǎng)景。項(xiàng)目基于 Transformer 架構(gòu)，并利用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行語(yǔ)音生成，在處理不同語(yǔ)言、不同語(yǔ)音特征方面具有魯棒性。
star歷史（https://star-history.com/）： 2.2 任務(wù)目的和范圍 本任務(wù)的主要目的是讓AntSK在昇騰、鯤鵬處理器和Euler操作系統(tǒng)上高效運(yùn)行，確保項(xiàng)目在平臺(tái)上具備良好的兼容性和性能，擴(kuò)大其在AI和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力和影響力。
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 該解決方案基于ModelArts Standard資源模式適配PyTorch NPU推理技術(shù)，將主流的開源大模型與硬件相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)高速、高效的模型推理。
npu:0") test_npu() 在運(yùn)行backward運(yùn)算時(shí)，若沒有設(shè)置device，程序會(huì)自動(dòng)默認(rèn)初始化device為0，相當(dāng)于執(zhí)行了set_device("npu:0")。
l 能力要求： - 熟悉深度學(xué)習(xí)框架（如 PyTorch）以及分布式訓(xùn)練算法。 - 了解 NPU 架構(gòu)及分布式計(jì)算優(yōu)化。 - 熟悉 Ascend 和 Kunpeng 處理器的硬件架構(gòu)。 - 熟悉歐拉操作系統(tǒng)（OpenEuler）的環(huán)境配置。
能力要求：需要熟悉 Python、C++ 開發(fā)，掌握 Ascend 和 Kunpeng 處理器架構(gòu)，具備深度學(xué)習(xí)和并行計(jì)算的知識(shí)，了解 NPU 硬件優(yōu)化技術(shù)。
npu-smi info # 在每個(gè)實(shí)例節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行此命令可以看到NPU卡狀態(tài) npu-smi info -l | grep Total # 在每個(gè)實(shí)例節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行此命令可以看到總卡數(shù) 如出現(xiàn)錯(cuò)誤，可能是機(jī)器上的NPU設(shè)備沒有正常安裝，或者NPU
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環(huán)境 昊算NPU云 910b 問(wèn)題 缺少vim等，同時(shí)無(wú)法apt安裝新的依賴 解決辦法 使用vi修改/etc/apt/sources.list.d/debian.sources Types: deb URIs: http://deb.debian.org/debian Suites
不同模型推薦的參數(shù)與NPU卡數(shù)設(shè)置 表1 不同模型推薦的參數(shù)與NPU卡數(shù)設(shè)置 模型 Template 模型參數(shù)量 訓(xùn)練策略類型 序列長(zhǎng)度cutoff_len 梯度累積值 優(yōu)化工具 (Deepspeed) 規(guī)格與節(jié)點(diǎn)數(shù) Qwen-VL Qwen-VL 7B full 2048 gradient_accumulation_steps
1 ascend_rt_visible_devices string 必填 在線服務(wù)NPU卡的數(shù)量，單卡設(shè)為0，4卡設(shè)為0,1,2,3。
不滿足以上場(chǎng)景，則不能實(shí)現(xiàn)NPU_Flash_Attn功能。 父主題： 訓(xùn)練腳本說(shuō)明
引言?? 在人工智能技術(shù)深度融入智能終端的今天，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算（如圖像識(shí)別、語(yǔ)音處理、自然語(yǔ)言理解）已成為設(shè)備智能化的核心驅(qū)動(dòng)力。
l 能力要求: - 完成該任務(wù)需要具備熟悉C++和python編程 - 有深度學(xué)習(xí)和CV的算法相關(guān)經(jīng)驗(yàn) - 熟悉 Ascend 和 Kunpeng 處理器的硬件架構(gòu)及優(yōu)化技巧。
