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mg2hf:用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数,一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数,一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed
d的对应配置。 图9 使用当前DashBoard的配置 创建Dashboards查看指标 打开“DashBoards”,单击“New”,选择“New Dashboards”。 在New Dashboards界面,单击“Add a new panel”。 在New dashboard
"UN_ANNOTATION", "annotated_by": "" } ] } 根据响应可以了解智能标注的样本数量和样本列表,由“sample_count”参数可知总共标注了2个样本,从“@modelarts:hard”参数可知有一个难例样本。 调用批
sampled_sample_count Integer 待owner验收且被抽样的样本数目。 total_sample_count Integer 样本总数量。 unannotated_sample_count Integer 未标注样本数。 uncheck_sample_count Integer
本案例仅支持在专属资源池上运行。 支持的模型列表 本方案支持的模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 支持模型 支持模型参数量 开源权重获取地址 1 Llama llama-7b https://huggingface.co/huggyllama/llama-7b
不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2 7B lora/dpo 4096/8192
CogVideoX-2b-sat wget https://cloud.tsinghua.edu.cn/f/fdba7608a49c463ba754/?dl=1 mv 'index.html?dl=1' vae.zip unzip vae.zip wget https://cloud.tsinghua.edu.
"<|Results|>: None<eor>\n", "MOSS": "<|MOSS|>: 为了保障工作中遵循正确的安全准则,以下是一些建议:\n\n1.了解相关安全规定和标准:了解相关的安全规定和标准,并遵守它们。这可以包括公司和政府的安全标准,以及行业标准和最佳实践。\n\n2
"<|Results|>: None<eor>\n", "MOSS": "<|MOSS|>: 为了保障工作中遵循正确的安全准则,以下是一些建议:\n\n1.了解相关安全规定和标准:了解相关的安全规定和标准,并遵守它们。这可以包括公司和政府的安全标准,以及行业标准和最佳实践。\n\n2
练模型。 ModelArts Standard中如何实现断点续训练 在ModelArts Standard训练中实现断点续训练或增量训练,建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时,设置训练“输出”参数为“train_url”,在指定的训练输出的数据存储位置中保存Checkpo
decode byte 0xa4 in position 324: illegal multibyte sequence”报错。 粘贴完代码后,建议检查代码文件是否出现中文注释变为乱码的情况,如果出现该情况请将编辑器改为utf-8格式后再粘贴代码。 在本地电脑中创建训练脚本“train
响应Body参数 参数 参数类型 描述 total_count Integer 部署服务规格总数。 count Integer 当前列表的规格数量。 specifications Array of Specification objects 支持的服务部署规格列表。 表5 Specification
mg2hf:用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数,一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数,一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed
"<|Results|>: None<eor>\n", "MOSS": "<|MOSS|>: 为了保障工作中遵循正确的安全准则,以下是一些建议:\n\n1.了解相关安全规定和标准:了解相关的安全规定和标准,并遵守它们。这可以包括公司和政府的安全标准,以及行业标准和最佳实践。\n\n2
|──AscendSpeed # 基于AscendSpeed的训练代码 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
|──AscendSpeed # 基于AscendSpeed的训练代码 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
|──AscendSpeed # 基于AscendSpeed的训练代码 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
"sample_status": "UN_ANNOTATION" } ] } 根据响应可以了解数据集的样本数量,以及每个样本的详细信息,其中“sample_count”为“2”表示该数据集共有2个样本,记录“sample_id”(样本ID)用于后续人工标注。
部署为在线服务,服务处于运行中状态,预测时报错:{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面的日志页签中查看对应的报错日志,分析报错原因。 图2 报错日志
Server)是一款兼具虚拟机弹性和物理机性能的计算类服务,为您和您的企业提供专属的云上物理服务器,为核心数据库、关键应用系统、高性能计算、大数据等业务提供卓越的计算性能以及数据安全。 ECS 弹性云服务器(Elastic Cloud Server)是一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器,可帮助您打造可靠