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因APIG(API网关)限制,平台每次请求预测的时间不超过40秒。 获取AK/SK 如果已生成过AK/SK,则可跳过此步骤,找到原来已下载的AK/SK文件,文件名一般为:credentials.csv。
VS Code连接开发环境失败时,请先进行基础问题排查 VS Code连接开发环境失败时,请参考以下步骤进行基础排查。 网络链路检查 在ModelArts控制台查看Notebook实例状态是否正常,确保实例无问题。 在VS Code Terminal里执行如下命令检测SSH命令是否可用
作为调用发起方的客户端无法访问已经获取到的推理请求地址 问题现象 完成在线服务部署且服务处于“运行中”状态后,已经通过调用指南页面的信息获取到调用的server端地址,但是调用发起方的客户端访问该地址不通,出现无法连接、域名无法解析的现象。 原因分析 在调用指南页签中显示的调用地址都是华为云
训练权重转换说明 以 llama2-13b 举例,使用训练作业运行 obs_pipeline.sh 脚本后,脚本自动执行权重转换,并检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换,则直接执行训练任务。若未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
SFT全参微调训练 SFT全参微调数据处理 SFT全参微调权重转换 SFT全参微调任务 父主题: LLama2系列模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904)
预训练任务 配置预训练脚本qwen.sh中的超参,并执行预训练任务。 这里以Qwen-14B为例,对于Qwen-7B和Qwen-72B,操作过程与Qwen-14B相同,只需修改对应参数即可。 预训练超参配置 预训练脚本qwen.sh,存放在“xxx-Ascend/llm_train
查看日志和性能 查看日志 训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后,如果需要单独获取训练日志文件,可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。 本示例日志路径为/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output
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围内波动,
使用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。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表
其他性能分析工具 对于GPU和NPU性能比对、NPU多次训练之间性能比对的场景,昇腾提供了性能比对工具compare_tools,通过对训练耗时和内存占用的比对分析,定位到具体劣化的算子,帮助用户提升性能调优的效率。工具将训练耗时拆分为计算、通信、调度三大维度,并针对计算和通信分别进行算子级别的比对
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例,执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值
edge表示边缘服务,通过华为云智能边缘平台,在边缘节点将模型部署为一个Web Service,需提前在IEF(智能边缘服务)创建好节点。 是 str service_name 服务名称,支持1-64位可见字符(含中文),名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例,运行:0_pl_pretrain_13b.sh 训练脚本后,脚本检查是否已经完成数据集预处理的过程。 若已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh
准备数据(可选) 此小节为自定义数据集执行过程,如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集,目前指令微调数据集支持alpaca格式和sharegpt格式的数据集;使用自定义数据集时,请更新代码目录下data/dataset_info.json
训练场景和方案介绍 Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展SDXL和SD1.5模型的训练过程
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。