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准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 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)
示例值需要根据数据集的不同,选择其一。 GeneralPretrainHandler:使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler:使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据集。 MBS 4
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
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ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
示例值需要根据数据集的不同,选择其一。 GeneralPretrainHandler:使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler:使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据集。 MBS 4
“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。
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
activate python-3.9.10 (可选)如果需要在humaneval数据集上评估模型代码能力,请执行此步骤,否则忽略这一步。原因是通过opencompass使用humaneval数据集时,需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.p
示例值需要根据数据集的不同,选择其一。 GeneralPretrainHandler:使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler:使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据集。 MBS 4
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
在Notebook中如何查看GPU使用情况 创建Notebook时,当您选择的类型为GPU时,查看GPU使用情况具体操作如下: 登录ModelArts管理控制台,选择“开发空间>Notebook”。 在Notebook列表中,单击目标Notebook“操作”列的“打开”,进入“Jupyter”开发页面。 在Jup
|── data # 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights #
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
创建OBS桶用于ModelArts存储数据 由于ModelArts本身没有数据存储的功能,ModelArts使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据存储以及模型的备份和快照,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 AI开发过程中的输入数据、输出数据、中间缓存数据都可以在
JupyterLab主页介绍 下面介绍如何从运行中的Notebook实例打开JupyterLab。 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页面。 选择状态为“运行中”的Notebook实例,单击操作列的“打开”,访问JupyterLab。
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
标注文本分类数据 项目创建完成后,将会自动跳转至新版自动学习页面,并开始运行,当数据标注节点的状态变为“等待操作”时,需要手动进行确认数据集中的数据标注情况,也可以对数据集中的数据进行标签的修改,数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 双击“数据标注”节点,单击实例详情按钮,打开数据标注页面。
预训练 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预训练为例,执行脚本0_pl_pretrain_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,可以参考表1按照实际需求修改。
预训练 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预训练为例,执行脚本0_pl_pretrain_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
项目创建完成后,将会自动跳转至新版自动学习页面,并开始运行,当数据标注节点的状态变为“等待操作”时,需要手动进行确认数据集中的数据标注情况,也可以对数据集中的数据进行标签的修改,数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 图片标注 在新版自动学习页面单击“实例详情”按钮,前往数据标注页面。单击任意一张图片,进入图片标注界面。