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断点续训和故障快恢说明 相同点 断点续训(Checkpointing)和故障快恢都是指训练中断后可从训练中一定间隔(${save-interval})保存的模型(包括模型参数、优化器状态、训练迭代次数等)继续训练恢复,而不需要从头开始。 不同点 断点续训:可指定加载训练过程中生成
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
工作负载Pod异常 Pod状态为Pending 当Pod状态为“Pending”,事件中出现“实例调度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。具体参考链接为工作负载状态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name}
mc2融合算子报错 Yi-34B、Qwen1.5系列、GLM4-9B模型执行lora微调策略任务时产生mc2融合算子错误。 图1 mc2融合算子错误 解决方法 修改代码文件:AscendFactory/scripts_modellink/{model_name}/3_training
语言模型推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范
单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 在模型精度对齐后,针对Stable Diffusion模型性能调优,您可以通过AOE工具进行自助性能调优,进一步可以通过profiling工具对于性能瓶颈进行分析,并针对性地做一些调优操作。 您可以直接使用ben
MindStudio-Insight性能可视化工具使用指导 对于高阶的调优用户,可以使用可视化工具MindStudio Insight查看profiling数据详情并分析可优化点,其提供了丰富的调优分析手段,可视化呈现真实软硬件运行数据,多维度分析性能瓶颈点,支持百卡、千卡及以上
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D
W4A16量化 大模型推理中,模型权重数据类型(weight),推理计算时的数据类型(activation)和kvcache一般使用半精度浮点FP16或BF16。量化指将高比特的浮点转换为更低比特的数据类型的过程。例如int4、int8等。 模型量化分为weight-only量化
kv-cache-int8量化 什么是kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。 约束限制 当前支持per-token动态量化(推荐), per-tensor静态量化以及per-tensor+per-head静态量化。
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend)训练失败报错label_map.pbtxt cannot be found 问题现象 使用订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend) 进行训练作业,训练失败报错label_map.pbtxt cannot
--Dockerfile --test_app.py “Dockerfile” From ubuntu:18.04 # 配置华为云的源,安装 python、python3-pip 和 Flask RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources
上传OBS文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持将OBS中的文件下载到Notebook。注意:文件大小不能超过10GB,否则会上传失败。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
配置节点参数控制分支执行 功能介绍 支持单节点通过参数配置或者获取训练输出的metric指标信息来决定执行是否跳过,同时可以基于此能力完成对执行流程的控制。 应用场景 主要用于存在多分支选择执行的复杂场景,在每次启动执行后需要根据相关配置信息决定哪些分支需要执行,哪些分支需要跳过
在Workflow中指定仅运行部分节点 Workflow通过支持预置场景的方式来实现部分运行的能力,在开发工作流时按照场景的不同对DAG进行划分,之后在运行态可选择任意场景单独运行。具体代码示例如下所示: workflow =wf.Workflow( name="image_cls"
本文详细介绍如何在ModelArts的开发环境Notebook中使用基础镜像构建一个新的推理镜像,并完成模型的创建,部署为在线服务。本案例仅适用于华为云北京四和上海一站点。 操作流程如下: Step1 在Notebook中构建一个新镜像:在ModelArts的开发环境Notebook中制作自
info”,完整输出下图内容则为正常。 如果命令未按照下图完整输出(比如命令报错或只输出了上半部分没有展示下面的进程信息),则需要先尝试恢复npu-smi工具(提交工单联系华为云技术支持),将npu-smi恢复后,再进行新版本的固件驱动安装。 图4 检查npu-smi工具 查看环境信息。执行如下命令查看当前拿到的机器的固件和驱动版本。