昇思大模型——MindFormers的使用----从零开始安装配置环境

         

        MindSpore Transformers套件的目标是构建一个大模型训练、微调、评估、推理、部署的全流程开发套件,提供业内主流的Transformer类预训练模型和SOTA下游任务应用,涵盖丰富的并行特性。期望帮助用户轻松的实现大模型训练和创新研发。

MindSpore Transformers套件基于MindSpore内置的并行技术和组件化设计,具备如下特点:

  • 一行代码实现从单卡到大规模集群训练的无缝切换;
  • 提供灵活易用的个性化并行配置;
  • 能够自动进行拓扑感知,高效地融合数据并行和模型并行策略;
  • 一键启动任意任务的单卡/多卡训练、微调、评估、推理流程;
  • 支持用户进行组件化配置任意模块,如优化器、学习策略、网络组装等;
  • 提供Trainer、pipeline、AutoClass等高阶易用性接口;
  • 提供预置SOTA权重自动下载及加载功能;
  • 支持人工智能计算中心无缝迁移部署;

昇思大模型平台 (mindspore.cn)

mindformers: MindSpore Transformers套件的目标是构建一个大模型训练、推理、部署的全流程套件: 提供业内主流的Transformer类预训练模型, 涵盖丰富的并行特性。 期望帮助用户轻松的实现大模型训练。 文档:https://mindformers.readthedocs.io/zh-cn/latest/ (gitee.com)

1. 安装

在Linux Ubuntu环境下先安装git 

sudo apt install git

 获取mindformers

git clone -b r1.1.0 https://gitee.com/mindspore/mindformers.git

进入目录执行脚本

cd mindformers
bash build.sh

 这个脚本需要安装python的setuptools库,运行链接中的命令

No module named ‘distutils.cmd_no module named 'distutils.cmd-CSDN博客

sudo apt-get install python3.7-distutils   3.7

Python版本至少要3.7,我建议安装3.9

Ubuntu升级Python至3.7_apt-get 更新python3.7-CSDN博客

python3

键入“exit()”回到正常命令行模式

build.h可能会报错ERROR: Invalid requirement: 'mindformers*whl'

把脚本里面的python改成python3 

 按下Esc后键入":wq!"保存退出

再次运行

bash build.sh

成功运行,安装完毕。 

有时候需要Python不同版本,注意python3和python不一样。我记得也是可以配置的。

whereis python3
rm /usr/bin/python3
ln -s /usr/bin/python3.9 /usr/bin/python3

如果是3.9

sudo apt-get install python3.9-distutils   3.9

最近更新

  1. docker php8.1+nginx base 镜像 dockerfile 配置

    2024-07-10 09:36:02       99 阅读
  2. Could not load dynamic library ‘cudart64_100.dll‘

    2024-07-10 09:36:02       107 阅读
  3. 在Django里面运行非项目文件

    2024-07-10 09:36:02       90 阅读
  4. Python语言-面向对象

    2024-07-10 09:36:02       98 阅读

热门阅读

  1. Llama-factory源码详细解读

    2024-07-10 09:36:02       23 阅读
  2. springBoot整合mongodb

    2024-07-10 09:36:02       22 阅读
  3. STM32 系统时钟初始化函数和延时函数

    2024-07-10 09:36:02       28 阅读
  4. Oracle数据库服务器CPU占用率巨高的问题排查思路

    2024-07-10 09:36:02       34 阅读
  5. WebKit简介及工作流程

    2024-07-10 09:36:02       29 阅读
  6. nlp中tokenizer用法

    2024-07-10 09:36:02       28 阅读
  7. 2.Date类型的请求参数

    2024-07-10 09:36:02       29 阅读