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步骤1 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。 如果想详细
ModelArts上传数据集收费吗? ModelArts中的数据集管理、标注等操作不收费,但是由于数据集存储在OBS中,因此会根据您使用的OBS桶进行收费。建议您前往OBS服务,了解OBS计费详情,创建相应的OBS桶用于存储ModelArts使用的数据。 父主题: 计费相关
使用PyCharm上传数据至Notebook 不大于500MB数据量,直接复制至本地IDE中即可。 大于500MB数据量,请先上传到OBS中,再从OBS下载到云上Notebook。 图1 数据通过OBS中转上传到Notebook 上传数据至OBS,具体操作请参见上传文件至OBS桶。
数据集配额不正确 当前每个账号支持的数据集配额为100,新版数据集页面显示所有已创建的数据集,但是旧版数据集页面不显示新版数据集。所以旧版页面存在显示不完整的情况,可以前往新版数据集页面查看。 父主题: Standard数据管理
在作业详情页的日志页签,查看最后一个节点的日志,其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据,可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量(tokens/s/p):global batch size×seq_length/(总卡数×elapsed
在作业详情页的日志页签,查看最后一个节点的日志,其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据,可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量(tokens/s/p):global batch size×seq_length/(总卡数×elapsed
准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调
--port:服务部署的端口8080。 --max-model-len:最大数据输入+输出长度,不能超过模型配置文件config.json里面定义的“max_position_embeddings”和“seq_length”;如果设置过大,会占用过多显存,影响kvcache的空间。不同模型推理支持的max-model
--trust-remote-code:是否相信远程代码。 --dtype:模型推理的数据类型。仅支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16,bfloat16表示BF16。如果不指定,则根据输入数据自动匹配数据类型。 --distributed-executor-backend
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。 如果想详细
步骤1 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。 如果想详细
在作业详情页的日志页签,查看最后一个节点的日志,其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据,可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量(tokens/s/p):global batch size*seq_length/(总卡数*elapsed
g Framework接口。 进入ModelArts,创建Notebook实例 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“开发空间>Notebook”,进入“Notebook”管理页面。 单击“创建”进入“创建Notebook”页面,参考创建Notebook实例填写信息并完成Notebook实例创建。
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook(可选) 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)
DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件,为用户提供推理部署方案,帮助用户使能大模型业务。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练数据集预处理说明 训练权重转换说明 训练tokenizer文件说明 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)
作流而创建的训练作业和部署的服务。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 自动学习:自动学习运行时会收取费用,使用完请及时停止自动学习、停止因运行自动学习而创建的训练作业和部署的服务。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 Notebook实例: 运行中的Notebook实例会收费,
作流而创建的训练作业和部署的服务。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 自动学习:自动学习运行时会收取费用,使用完请及时停止自动学习、停止因运行自动学习而创建的训练作业和部署的服务。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 Notebook实例: 运行中的Notebook实例会收费,
Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的音频,至少有2种以上的分类,每种分类的音频数据数不少20条。 创建数据集 数据准备完成后,需要创建相应项
在作业详情页的日志页签,查看最后一个节点的日志,其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据,可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量(tokens/s/p):global batch size*seq_length/(总卡数*elapsed