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json文件,里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下: 注意: 抽取完成后,可能提取不到model_type信息,需要手动将model_type修改为指定模型,如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e
AT网关以及默认路由。 购买弹性公网IP。 登录华为云管理控制台。 在左侧服务列表中,单击“网络 > 弹性公网IP EIP”,进入弹性公网IP页面。 单击“购买弹性公网IP”。 参数配置可使用默认值,单击“立即购买”。 在产品配置信息确认页面,再次核对弹性公网IP信息,阅读并勾选“弹性公网IP服务声明”。
bin") 将基准模型的输出保存到文本文件。 本例中输出节点名称为output_node_name,输出节点的shape为“(1, 1000)”,因此一共有两维,对应的输出文件为“output_node_name 2 1 1000”,再加上输出的值即可。 # 基于原始pth模型前向推理。 output
gradient_accumulation_steps 8 可修改。指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可根据自己要求适配。取值可参考表1中梯度累积值列。 num_train_epochs 5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配
gradient_accumulation_steps 8 可修改。指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可根据自己要求适配。取值可参考表1中梯度累积值列。 num_train_epochs 5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配
gradient_accumulation_steps 8 可修改。指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可根据自己要求适配。取值可参考表1中梯度累积值列。 num_train_epochs 5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配
文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中,多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 5000 指定模型训练过程中,每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务 plot_loss
"INFO",查看NCCL DEBUG信息。 问题现象1 日志中还未出现NCCL DEBUG信息时已卡死。 解决方案1 检查代码,检查是否有参数中未传入“master_ip”和“rank”参数等问题。 问题现象2 分布式训练的日志中,发现有的节点含有GDR信息,而有的节点无GDR信息,导致卡死的原因可能为GDR。
context并行的参数设置:TP×PP×CP的值要被NPU数量(word_size)整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads 整除。 MBS(micro-batch-size)、GBS(global-batch-size)的设置:需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。
context并行的参数设置:TP×PP×CP的值要被NPU数量(word_size)整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads 整除。 MBS(micro-batch-size)、GBS(global-batch-size)的设置:需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。
GeneralPretrainHandler:默认。用于预训练时的数据预处理过程中,将数据集根据key值进行简单的过滤。 GeneralInstructionHandler:用于sft、lora微调时的数据预处理过程中,会对数据集full_prompt中的user_prompt进行mask操作。 --seq-length:要处理的最大seq
环境变量的值,进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中,再执行python命令。 方法二:用户直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,自定义环境变量的值,并在脚本的首行中添加
处理一些无效值。例如在深度学习领域,可以根据用户输入的正样本和负样本,对数据进行清洗,保留用户想要的类别,去除用户不想要的类别。 数据选择:数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图
只有处于“运行中”状态的Notebook,才可以执行打开、停止操作。 一个账户最多创建10个Notebook。 创建Notebook实例 注册镜像。登录ModelArts控制台,在左侧导航栏选择“镜像管理”,进入镜像管理页面。单击“注册镜像”,镜像源即为推送到SWR中的镜像。请将完
设置此数据集的公开权限。可选值有: “公开”:表示所有使用AI Gallery的用户都可以查看且使用该资产。 “指定用户”:表示仅特定用户可以查看及使用该资产。 “仅自己可见”:表示只有当前账号可以查看并使用该资产。 查看数据集资产发布信息 在数据集列表中,单击某个数据集名称进入数据集详情页。选中右上角“发布
5-7b-sft-4096-lora-313T-20241028_164746-0.txt,打印吞吐值及训练参数 qwen2.5-7b-sft-4096-lora-313T-20241028_164746-npu_info-0.txt,打印训练过程中AICORE利用率 执行性能比较脚本 进入test-benchmark目录执行命令:
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gradient_accumulation_steps 8 可修改。指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可根据自己要求适配。取值可参考表1中梯度累积值列。 num_train_epochs 5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配
steps=[job_step], storages=[output_storage] ) 用户需要完成上述代码中**部分的配置,主要涉及以下三项。 统一存储:output_storage对象的default值,需填写一个已存在的OBS路径,路径格式为:/OBS桶名称/文件夹路径/。 数据集对象:使用
当资源池创建成功后,资源池的状态会变成“运行中”,当“节点个数”中的“可用”和“总数”值大于0时,资源池才能下发任务。 可以将鼠标放在“创建中”字样上,查看当前创建过程详情。如果单击查看详情,可跳转到“操作记录”中。 可以在资源池列表左上角“操作记录”中查看资源池的任务记录。 常见问题 创