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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 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(6.3.908)
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,具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 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
管理AI Gallery数据集 编辑数据集介绍 资产发布上架后,准确、完整的资产介绍有助于提升资产的排序位置和访问量,能更好的支撑用户使用该资产。 在数据集详情页,选择“数据集介绍”页签,单击右侧“编辑介绍”。 编辑数据集基础设置和数据集描述。 表1 数据集介绍的参数说明 参数名称
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,具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 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
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(6.3.907)
“确认”,完成难例确认。 将数据集中的数据标注为难例 针对标注作业中,已标注或未标注数据,也可以将图片数据标注为难例。标注为难例的数据,对后续模型训练中,通过内置规则提升模型精度。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“数据管理>数据标注”,单击“我创建的”页签可查看所有作业列表。
dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 version_id 是 String 数据集版本ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除数据集标注版本 DELETE https
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
训练脚本说明参考 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
--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。 --gpu-memory-util
查询数据集版本列表 查询数据集的版本列表。 dataset.list_versions() 示例代码 查询数据集版本列表 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset session
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
mmlu_subject_mapping.json # mmlu数据集学科信息 │ ├── ceval_subject_mapping.json # ceval数据集学科信息 ├── evaluators │ ├── evaluator.py # 数据集数据预处理方法集 │ ├── chatglm
Turbo挂载盘的形式创建,因此需要将上述数据集、代码、权重文件从OBS桶上传至SFS Turbo中。 用户需要创建开发环境Notebook,并绑定SFS Turbo,以便能够通过Notebook访问SFS Turbo服务。随后,通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo,并对存储在SFS
String 导出数据集版本的格式。 export_dataset_version_name String 导出数据集版本的名称。 export_dest String 数据集导出类型。可选值如下: DIR:导出到OBS(默认值) NEW_DATASET:导出到新数据集 export_new_dataset_name
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
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
MaaS大模型即服务平台功能介绍 对于普通企业来说,大模型开发不仅需要强大的算力,还需要学习训练、部署的相关参数配置和规格选择等专业知识。ModelArts Studio大模型即服务平台(后续简称为MaaS服务)作为一个面向客户的大模型服务化平台,提供简单易用的模型开发工具链,支