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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1。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
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 在Notebook中修改训练超参配置 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
下载后的源码文件结构如下: AscendSpeed/ |──ascendcloud_patch/ # 针对昇腾云平台适配的功能补丁包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本 |——src/
下载后的源码文件结构如下: AscendSpeed/ |──ascendcloud_patch/ # 针对昇腾云平台适配的功能补丁包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本 |——src/
/home/mind/model路径为推理平台固定路径,部署服务时会将Step1 准备模型文件和权重文件OBS路径下的文件传输至/home/mind/model路径下。 --tensor-parallel-size:并行卡数。此处举例为1,表示使用单卡启动服务。
": 5e8, "overlap_comm": true, "reduce_scatter": true, "reduce_bucket_size": 5e8, "contiguous_gradients": true, "round_robin_gradients
──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed # 基于AscendSpeed的训练代码 |──ascendcloud_patch/ # 针对昇腾云平台适配的功能补丁包
rm -rf /home/ma-user/.vscode-server/bin/${commitID}/* mkdir -p /home/ma-user/.vscode-server/bin/${commitID} 上传vscode-server压缩包到开发环境。
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。
也可直接填写版本号 parameters=[] ), # 训练使用的算法对象,示例中使用AIGallery订阅的算法;部分算法超参的值如果无需修改,则在parameters字段中可以不填写,系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput
华为云CCE集群纳管GPU裸金属服务器由于CloudInit导致纳管失败的解决方案 问题现象 创建出3台GPU裸金属服务器,使用A节点制作镜像,用于在CCE纳管裸金属服务器时,使用该镜像,但是纳管后发现服务器A纳管失败,剩下两台服务器纳管成功。 原因分析 在CCE纳管过程中,需要通过
报错“An SSH installation couldn't be found”或者“Could not establish connection to instance xxx: 'ssh' ...”如何解决? 问题现象 或 VS Code连接Notebook一直提示选择证书,
创建物体检测项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”,进入新版自动学习页面
创建Workflow数据集标注节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装,实现数据集的标注功能。数据集标注节点主要用于创建标注任务或对已有的标注任务进行卡点标注,主要用于需要对数据进行人工标注的场景。 属性总览 您可以使用LabelingStep来构建数据集标注节点
在线服务处于运行中状态时,如何填写推理请求的request header和request body 问题现象 部署在线服务完成且在线服务处于“运行中”状态时,通过ModelArts console的调用指南tab页签可以获取到推理请求的地址,但是不知道如何填写推理请求的header
使用SmoothQuant量化工具转换权重 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支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook
使用SmoothQuant量化工具转换权重 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支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook
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支持的模型列表和权重文件
执行微调训练任务 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集,可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件,具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info.json