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已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态)。即便模型训练中断,也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作
认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以password保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_PASSWORD。 __PASSWORD
jsonl.zst。 --scale-output:量化系数保存路径。 --scale-input:量化系数输入路径,若之前已生成过量化系数,则可指定该参数,跳过生成scale的过程。 --model-output:量化模型权重保存路径。 --smooth-strength:平滑系数,推荐先指定为0
jsonl.zst。 --scale-output:量化系数保存路径。 --scale-input:量化系数输入路径,如果之前已生成过量化系数,则可指定该参数,跳过生成scale的过程。 --model-output:量化模型权重保存路径。 --smooth-strength:平滑系数,推荐先指定为0
启动后设置的自动停止时间,单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态,在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”, 表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。当该字段为空时,使用规格名称计费。 billing_params
process_data.sh 中的具体参数如下: --input:原始数据集的存放路径。 --output-prefix:处理后的数据集保存路径+数据集名称(例如:moss-003-sft-data)。 --tokenizer-type:tokenizer的类型,可选项有['B
“分组数”:填写2~200之间的整数,指将图片分为多少组。 “结果处理方式”:“更新属性到当前样本中”,或者“保存到对象存储服务(OBS)”。 “属性名称”:当选择“更新属性到当前样本中”时,需输入一个属性名称。 “结果存储目录”:当选择“保存到对象存储服务(OBS)”时,需指定一个用于存储的OBS路径。 “高级特征
ss下面data目录。 model_name:评测模型名称,不需要与启动服务时的模型参数保持一致。 benchmark_type:作为一个保存log结果中的一个变量名,默认选eval。 参考命令: vllm_path=vllm service_port=8080 max_out_len=16
--benchmark-csv:结果保存文件,如benchmark_parallel.csv。 --served-model-name: 选择性添加,在接口中使用的模型名;如果没有配置,则默认为tokenizer。 脚本运行完成后,测试结果保存在benchmark_parallel
ss下面data目录。 model_name:评测模型名称,不需要与启动服务时的模型参数保持一致。 benchmark_type:作为一个保存log结果中的一个变量名,默认选eval。 参考命令: vllm_path=vllm service_port=8080 max_out_len=16
成。 图7 训练启动成功 Step8 断点续训 查看训练日志,在训练任务启动后,当训练超过500步后开始保存checkpoint文件,保存成功后,手动终止训练任务。 图8 保存checkpoint文件 然后单击重建后提交。 图9 重建训练作业 提交新的任务时,注意将预下载到本地目录勾上。
process_data.sh 中的具体参数如下: --input:原始数据集的存放路径。 --output-prefix:处理后的数据集保存路径+数据集名称(例如:alpaca_gpt4_data)。 --tokenizer-type:tokenizer的类型,可选项有['Be
创建新的虚拟环境并保存到SFS目录 克隆原有的虚拟环境到SFS盘 重新启动镜像激活SFS盘中的虚拟环境 保存并共享虚拟环境 前提条件 创建一个Notebook,“资源类型”选择“专属资源池”,“存储配置”选择“SFS弹性文件服务器”,打开terminal。 创建新的虚拟环境并保存到SFS目录
ml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn_mask 只支持布尔(bool)数据类型,或者为None。 query的shape仅支持 [B, N1, S1, D],其中N1≤ 2048,D≤ 512并且dim==
ml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn_mask 只支持布尔(bool)数据类型,或者为None。 query的shape仅支持 [B, N1, S1, D],其中N1≤ 2048,D≤ 512并且dim==
aml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn_mask只支持布尔(bool)数据类型,或者为None。 query的shape仅支持 [B, N1, S1, D],其中N1≤ 2048,D≤ 512并且dim==
process_data.sh 中的具体参数如下: --input:原始数据集的存放路径。 --output-prefix:处理后的数据集保存路径+数据集名称(例如:alpaca_gpt4_data)。 --tokenizer-type:tokenizer的类型,可选项有['Be
参见分布式训练功能介绍。 永久保存日志 选择CPU或者GPU资源时,支持选择是否关闭“永久保存日志”开关。 开关打开(默认打开):表示永久保存日志,此时必须配置“作业日志路径”,系统会将训练日志永久保存至指定的OBS路径。 开关关闭:表示不永久保存日志,则训练日志会在30天后会被
aml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn_mask只支持布尔(bool)数据类型,或者为None。 query的shape仅支持 [B, N1, S1, D],其中N1≤ 2048,D≤ 512并且dim==
ml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn_mask 只支持布尔(bool)数据类型,或者为None。 query的shape仅支持 [B, N1, S1, D],其中N1≤ 2048,D≤ 512并且dim==