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自动诊断工具MA-Advisor使用指导 自动诊断工具MA-Advisor简介 MA-Advisor使用指导 昇腾迁移融合算子API替换样例 AI CPU 算子替换样例 父主题: PyTorch迁移性能调优
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。若未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若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
显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服
执行SFT全参微调训练任务 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和数据集到容器中,可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
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(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)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。
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行: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。 如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
训练中的权重转换说明 以 llama2-13b 举例,运行 0_pl_pretrain_13b.sh 脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换,则直接执行预训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练tokenizer文件说明 在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.3
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn_mask
物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练? 图片格式支持JPG、JPEG、PNG、BMP。 父主题: 准备数据
在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成分布式训练任务 场景描述 本案例介绍如何在Snt9B上进行分布式训练任务,其中Cluster资源池已经默认安装volcano调度器,训练任务默认使用volcano job形式下发lite池集群。训练测试用例使用NLP的bert模型,详细代码和指导可参考Bert。
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例,使用训练作业运行: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。 如果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
显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服
SFT全参微调数据处理 SFT全参微调(SFT fine-tuning)前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。 下载数据 SFT全参微调涉及的数据下载地址:https://huggingface.co/datasets/silk-road/a
数据类型不匹配问题如何处理? 报错“data type not equal”时,按照堆栈信息,将对应的行数的数据类型修改为匹配的类型。 图1 报错信息 处理该问题时,pipeline_onnx_stable_diffusion_img2img_mslite.py文件的第454行修改如下:
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后,可通过ECS运行Dockerfile文件,在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包,并上传到ECS的目录下(可自定义路径),获取地址参考表1。 解压A
日志提示Custom op has no reg_op_name attr 问题现象 日志提示:Custom op has no reg_op_name attr。 图1 报错提示 处理方法 定义context时无需指定: context.ascend.provider = "ge"