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title: 昇腾NPU与GPU模型效果对比|ModelShow-ModelZoo-昇腾社区
description: 直观对比昇腾NPU与GPU模型效果
keywords: NPU,GPU,模型效果对比,昇腾社区,ModelZooModelShow,ModelShow,ModelZoo,Documentation
url: https://www.hiascend.com/software/modelzoo/modelshow
section: (其他)
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# 昇腾NPU与GPU模型效果对比|ModelShow-ModelZoo-昇腾社区

URL: https://www.hiascend.com/software/modelzoo/modelshow
描述: 直观对比昇腾NPU与GPU模型效果
关键词: NPU,GPU,模型效果对比,昇腾社区,ModelZooModelShow,ModelShow,ModelZoo,Documentation

ModelZooModelShow

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MiniGPT4

MiniGPT4

2023/09/07

Stable Diffusion1.5

2023/09/07

ChatGLM-6B

2023/09/07

MiniGPT4

2023/09/07

Stable Diffusion1.5

2023/09/07

ChatGLM-6B

2023/09/07

...

基本参数

Ascend 910

硬件类型

单卡-3.3min

训练花费时间

2400token/s

FPS

Finetune

任务类型

cc_sbu

数据集名称

FP16

精度类型

运行参数设置

模型名称：

MiniGPT4

freeze_vit：

TRUE

freeze_qformer：

TRUE

task：

image_text_pretrain

lr_sched：

linear_warmup_cosine_lr

init_lr：

3e-5

min_lr：

1e-5

warmup_lr：

1e-6

max_epoch：

3

weight_decay：

0.05

batch_size_train：

5

distributed：

TRUE

模型训练由PyTorch Adapter [了解详情](https://www.hiascend.com/developer/software/ai-frameworks/pytorch)支持。PyTorch Adapter用于昇腾NPU适配PyTorch框架，为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力。更多详情请参考文档 [了解详情](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/2610/index/index.html)。

训练模型排队计划

Stable Diffusion 2.12023/10/31 [了解详情](https://www.hiascend.com/software/modelzoo/models/detail/def4c34cbb424a25976f7640c3bb6198)ChineseCLIP2023/10/31 [了解详情](https://github.com/OFA-Sys/Chinese-CLIP)OpenCLIP2023/10/31 [了解详情](https://www.hiascend.com/software/modelzoo/models/detail/fe7ee1f26f83485c8901723dca5a53ed)VisualGLM-6B2023/10/31 [了解详情](https://github.com/THUDM/VisualGLM-6B)BLIP22023/10/31 [了解详情](https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/blip2)

通知

ModelShow新增了Stable Diffusion 1.5和ChatGLM 6B微调的loss对比曲线。

2023/09/10 15:04:00

ModelShow新增了MiniGPT4微调的loss对比曲线。

2023/09/07 10:04:00