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/home/ma-user/work/llm_train/saved_dir_for_output/ 该路径下统一保存生成的 CKPT、PLOG、LOG 文件。示例中,默认统一保存在“saved_dir_for_output”文件夹下。如果用户需要修改,可添加并自定义该变量。 CKPT_SAVE_PATH
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PyTorch模型保存有两种方式。 仅保存模型参数 state_dict = model.state_dict() torch.save(state_dict, path) 保存整个Model(不推荐) torch.save(model, path) 可根据step步数、时间等周期性保存模型的训练过程的产物。
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Manifest管理 Manifest管理概述 解析Manifest文件 创建和保存Manifest文件 解析Pascal VOC文件 创建和保存Pascal VOC文件 父主题: 数据管理
ptq_config) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的,请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如,要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained
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sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包,然后使用保存镜像功能。后续训练作业使用新保存的镜像,无需每次启动训练作业时再次下载代码包以及安装依赖包,可节约训练作业启动时间。 由于训练启动命令也会执行sh scripts/install.sh安装依赖包,因此Notebook保存镜像为可选操作。 图3 安装依赖包
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示。 图3 单击新增访问密钥 填写该密钥的描述说明,单击“确定”。根据提示单击“立即下载”,下载密钥。 图4 新增访问密钥 密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件,即可查看访问密钥(Access Key Id和Secret
NPU日志收集上传 场景描述 当NPU出现故障,您可通过本方案收集NPU的日志信息。本方案中生成的日志会保存在节点上,并自动上传至华为云技术支持提供的OBS桶中,日志仅用于问题定位分析,因此需要您提供AK/SK给华为云技术支持,用于授权认证。 约束限制 当前仅支持在贵阳一、乌兰察布一使用该功能。
ptq_config) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的,请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如,要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained