玩转AIGC产品的介绍

序 5 25 30 44使用Megatron-Deepspeed 从0快速搭建个人版“对话大模型”示驱动以及CUDA库已安装成功。或CUDA库安装失败。等到安装驱动以及CUDA库完成以后，如果创建完ECS实例后，没有立即远程登录ECS实例，可能看不到类似下图的回显信息。b）再次使用root用户远程登录ECS实例。具体操作，请参见通过密码或密钥认证登录pippipinstallgit+/huggingface/transfpipinstallsentencepiece==0.1.97-i/pipinstallpeft==0.2.0-igitgitclone/ymcui/Chinese-Lgit-lfsgit-lfsclonehttps://huggingface.co/ziqingyang/chinese-git-lfsgit-lfsclonehttps://huggingface.co/decapoda-researpythonscripts/merge_llama_with_chinese_l/root/Chinese-LLaMA-Alpaca/llama_with_lora_hf。转换需要一段时间，需要耐心等gitclone/oobabooga/text-gener并后的数据模型目录为/root/Chinese-LLaMA-Alpaca/llama_with_lora_hflnln-s/root/Chinese-LLaMA-Alpaca/llama_with_lora_hf/models/llama_with_∙/root/Chinese-LLaMA-Alpaca/llama_with_lora_hf完成以上操作后，您已经成功完成了WebUI部署和个人版对话大模型的搭建。您可以在∙--model：指定的是步骤3生成的软链接的名称，不需要带前面的model/目录名。本示例软链接的名称为llama_with_lora_hf。∙--chat：用于指定默认的∙实例：选择实例规格为ecs.gn7i-c16g1）4xlarge。∙Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Anime-cdcd~/stable-diffusion-webui/modwget"https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resol/v1-5-pruned-emaonly.safetensors"cdcd~/stable-diffusiongitlfsclonehttps://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1gitlfsclonehttps://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1htpasswdhtpasswd-bc/etc/ngi说明首次应用AiccTorch进行图片生成，或者切换模型后的首次∙提示词示例：1个女孩,绿眼,棒球帽,金色头发,闭嘴,帽子,看向阅图者,短发,简单背景,单人,上半身,T恤∙反向提示词示例：水彩,漫画,扫描件,简朴的画作,动画截图,3D,像素风,原画,草图,手绘,铅笔快速搭建AI对话机器人∙实例：选择实例规格为ecs.gn7i-c16g1）4xlarge。cdcd/root/chatglmgit-lfsclonehttps://huggingface∙实例：选择实例规格为ecs.gn7i-c16g1）4xlarge。wget"https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-n/v1-5-pruned-emaonly.safetensors"htpasswdhtpasswd-bc/etc/ngi步骤3中创建的用户和密码，单击登录。3条件必选）上传头像图片。∙实例：选择实例规格为ecs.gn7i-c16g1）4xlarge。∙镜像：本文使用已部署好推理所需环境的云市场镜像，名称为ai-inference-solutwget"https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors"htpasswdhtpasswd-bc/etc/ngi基于AIACC加速器快速实现LLaMA-7B指令微调{{}Alpaca是一个由LLaMA-7B模型进行指令微调得到的模型，其训练过程中采用的通过指和网络层上分别实现了与开源主流分布式框架什么是AI分布式训推出的一个基于PyTorch深度学习框架研发的模型在阿里云GPU异构计算实例上的计算性什么是计算优化编译CC加速器快速实现LLaMA-7B指令微调>∙本文使用ecs.gn7i-c32g1）32xlarge规格的ECS实例进行训练，仅部分地域可用区基于AIACC加速器快速实现LLaMA-7B指令微调基于AIACC加速器快速实现LLaMA-7B指令微调pippip3install--force-reinstallhttps://ali-perseus-release.oss-cn-huheh），xportALIYUN_ACCESS_KEY_SECRET=****#填入您的AccessKeySecret基于AIACC加速器快速实现LLaMA-7B指令微调说明:本文使用云市场的aiacc-train-solution镜像作为示例，该镜像已部署好训练所需基于AIACC加速器快速实现LLaMA-7B指令微调∙拉取stanford_alpaca。安装后执行source~/.bashrc生效环境变量，如果命令行前缀出现(base)表示已启动wgetwget/google-code-archive-downloads/v2/co./configure--with-ssh--with-rsh--with-mrsh--with-mqshellwgetwget/aiacc/ai基于AIACC加速器快速实现LLaMA-7B指令微调buicdtext-generation-webuigitreset--hard7ff645899e4610b16574bdd22a4基于AIACC加速器快速实现LLaMA-7B指令微调sedsed-i"s/LLaMATokenizer/LlamaTokenizer/1"./llama-7b-hf/tokenizer_conf{基于AIACC加速器快速实现LLaMA-7B指令微调"communication":{"train_micro_batch_si}基于AIACC加速器快速实现LLaMA-7B指令微调基于AIACC加速器快速实现LLaMA-7B指令微调cdcd/root/LLaMA/text-generation-webuiln-s/root/LLaMA/llama-7b-hf./modpythonpython/root/LLaMA/text-generation-webui/server.py--modelllama-7b-hf基于AIACC加速器快速实现LLaMA-7B指令微调ln-s/root/LLaMA/stanford_alpaca/output/checkpoint-800./models/llama-pythonpython/root/LLaMA/text-generation-webui/server.py--modelllama-7b-hf-基于AIACC加速器快速实现LLaMA-7B指令微调基于AIACC加速器快速实现LLaMA-7B指令微调说明:训练完成后，您可以在/root/LLaMA/stanford_alpaca/wandb/latest-run/files/基于AIACC加速器快速实现StableDiffusion生成特定物体基基∙镜像：使用云市场镜像，名称为aiacc-train-solution，您可以直接通过名称搜索该镜口和自动工具，实现人工智能训练和推理任务在阿里云IaaS资源上的快速部署。关于pippip3install--force-reinstallhttps://ali-perseus-release.oss-cn-huheh/fastgpu/fastgpu-1.1.6∙查询ECS实例规格可购买的地域，请参见ECS实例规格可购买aiacc_train_solution。说明：本文使用云市场的aiacc-train-solution镜像作为示例，该镜像已部署好训练所需1）下载sd_dreambooth_exwgetwget/sd_utils/train_dreambooth.py-O/root/stable-diffusion-webui/extensions/sd_dreambooth_extension/dreambooth/train_dreamboothwget/sd_utils/utils.py-O/root/stable-diffusion-webui/extensions/sd_dreambooth_extewget/sd_utils/image_utils.py-O/root/stable-diffusion-webui/extensions/sd_dreambooth_extension/dreambooth/utils/imagwget/sd_utils/log_parser.py-O/root/stable-diffusion-webui/extensions/sd_dreambooth_extension/helpers/log_parser.pycdcd/root/stable-diffusion-webuisource/root/stable-diffusion-webui/venv/root/stable-diffusion-webui/models/dreambooth/aliyun_example/working。关于性能提升的更多信息，请参见Aiacc-training性能提升。本示例中上传图片的路径为/root/stable-diffusion-webui/test_imgs。ayunxiaobaodoll。模型权重。例如：aliyun_example/aliyun_example_400_lora）safetensors使用Megatron-Deepspeed训练GPT-2并生成文本其在文本生成上有着惊艳的表现，其生成的文本在上下文连贯性和情感表