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统管理员。专属资源池扩容,可参考扩缩容资源池。 如果磁盘空间不够,可以尝试重试,使实例调度到其他节点。如果单实例仍磁盘空间不足,请联系系统管理员,更换合适的规格。 如果是大模型导入的AI应用部署服务,请确保专属资源池磁盘空间大于1T(1000GB)。 父主题: 服务部署
ipynb文件,并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox # OBS存放数据路径 obs_data_dir= "obs://<bucket_name>/data" # NoteBook存放数据路径 local_data_dir=
|── 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 #
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
py工具将其它节点的权重文件同步上传到主节点。修改代码如图3。 图3 多机同步权重文件 代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train
Workflow数据集标注节点代码样例 主要包含三种场景的用例: 场景一:基于用户指定的数据集创建标注任务,并等待用户标注完成。 使用场景: 用户只创建了一个未标注完成的数据集,需要在工作流运行时对数据进行人工标注。 可以放在数据集导入节点之后,对导入的新数据进行人工标注。 数据准备:提
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。 MOSSInstructionHandler:使用微调的moss数据集。 MBS
查询数据集的标注任务列表 查询当前数据集的所有标注任务列表。 dataset.get_label_tasks(is_workforce_task=False, **kwargs) 示例代码 示例一:查询数据集下所有的标注任务,根据标注任务创建时间降序排序。 from modelarts
asc: 递增排序 desc: 递减排序,默认值 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。 model_type 否 String 模型类型,查询属于该类型的模型列
t Storage Service,简称OBS)存储输入输出数据、运行代码和模型文件,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。 本文档也以将运行代码存放OBS为例,请参考创建OBS桶,例
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
在导入AI应用时,提示用户账号受限。 原因分析 提示用户账号受限,常见原因有如下几种: 导入AI应用账号欠费导致被冻结; 导入AI应用账号没有对应工作空间的权限; 导入AI应用账号为子账号,主账号没有给子账号赋予AI应用相关权限。 权限说明请参见:策略及授权项说明; 处理方法 确认是账号欠费冻结,补交对应欠费,等待账号解冻即可;
准备AscendSpeed代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备数据,可以用Alpaca数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备模型适用的容器镜像,包括容器内资源检查 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、断点续训及性能查看。 微调训练
模型名称 |── 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 # Huggi
|── 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 #
3B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构,此处以llama2-13B为例(权重文件可能变化,以下仅为举例): obs://<bucket_name>/model/llama-2-13b-hf/
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。 MOSSInstructionHandler:使用微调的moss数据集。 MBS
统资源被清空。SFS购买指导请参考如何购买弹性文件服务?。 购买容器镜像服务SWR 容器镜像服务分为企业版和共享版。 共享版计费项包括存储空间和流量费用,目前均免费提供给您。 企业版当前仅支持按需计费模式,公测期间,可免费使用。 上传镜像前需要创建组织,创建步骤请参考创建组织。 购买对象存储服务OBS
Standard使用run.sh脚本实现OBS和训练容器间的数据传输 自定义容器在ModelArts上训练和本地训练的区别如下图: 图1 本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下:
|── 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 #