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在昇騰 ascend 910b ai 訓練卡上運行 qwen2.5 教程分爲以下步驟:獲取必需的軟件和硬件:安裝昇騰 ai 軟件棧、配置 ascend 910b 訓練卡和 ubuntu 18.04 操作系統。安裝昇騰 ai 軟件棧:按照安裝指南進行操作。獲取 qwen2.5 教程代碼:從 github 克隆代碼存儲庫。準備訓練數據:下載 imagenet 數據集並使用提供的腳本進行預處理。編譯 tensorflow 模型:構建 tensorflow 模型圖並使用昇騰 atc 工具將其編譯爲 op 算符。訓練 tensorflow 模型:使用昇騰 ai 訓練框架創建訓練作業並啓動訓練過程。評估訓練好的模型:使用評估數據集評估模型並調整模型或訓練過程。部署訓練好的模型:將模型部署到昇騰 ai 推理卡並使用昇騰 ai 推理框架啓動推理作業。
1. 簡介:如何在昇騰 Ascend 910B 上運行 Qwen2.5 教程
昇騰 Ascend 910B AI 訓練卡是一款高性能計算設備,專門設計用於加速機器學習和深度學習訓練任務。Qwen2.5 教程是一個綜合指南,展示瞭如何在 Ascend 910B 上構建和訓練 TensorFlow 模型。本指南將逐步指導您完成教程,解決您在過程中可能遇到的潛在問題。
2. 步驟 1:獲取必需的軟件和硬件
您需要以下軟件和硬件來運行 Qwen2.5 教程:
- 昇騰 AI 軟件棧:包含用於編譯、訓練和部署 TensorFlow 模型的工具和庫。
- 昇騰 Ascend 910B AI 訓練卡:用於加速訓練過程的計算設備。
- Ubuntu 18.04 操作系統:一個兼容的 Linux 發行版。
3. 步驟 2:安裝昇騰 AI 軟件棧
- 下載最新的昇騰 AI 軟件棧安裝包。
- 按照安裝指南進行操作,將軟件棧安裝到您的系統。
- 驗證安裝是否成功,方法是運行以下命令:
atc --version登錄後複製
4. 步驟 3:獲取 Qwen2.5 教程代碼
- 從 GitHub 克隆 Qwen2.5 教程代碼存儲庫。
- 導航到克隆的存儲庫目錄。
5. 步驟 4:準備訓練數據
Qwen2.5 教程使用 ImageNet 數據集進行訓練。您需要下載並預處理數據集:
- 下載 ImageNet 數據集。
- 使用提供的腳本轉換數據,使其與 Ascend 910B 兼容。
6. 步驟 5:編譯 TensorFlow 模型
- 使用轉換後的數據構建 TensorFlow 模型圖。
- 使用昇騰 ATC 工具將 TensorFlow 模型圖編譯爲一個OP算符。
- 使用昇騰 ACLlib 加載編譯後的OP。
7. 步驟 6:訓練 TensorFlow 模型
- 創建一個訓練作業,指定模型、訓練數據和訓練參數。
- 使用昇騰 AI 訓練框架啓動訓練作業。
- 監控訓練過程並根據需要進行調整。
8. 步驟 7:評估訓練好的模型
- 使用評估數據集評估訓練好的模型。
- 計算模型的精度、召回率和其他指標。
- 根據評估結果調整模型或訓練過程。
9. 步驟 8:部署訓練好的模型
- 將訓練好的模型部署到昇騰 AI 推理卡上。
- 創建推理作業,指定模型和推理參數。
- 使用昇騰 AI 推理框架啓動推理作業。
以上就是如何在昇騰Ascend 910B上運行Qwen2.5教程的詳細內容,更多請關注本站其它相關文章!