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test_count,若都未输入,则返回处理失败 False。 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/mnt/sfs_turbo/training_data目录下。具体步骤如下: 进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。 创建目录“training_data”,并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data
安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具,使用方式和docker命令基本一致,可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具,注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/contai
处理失败 False。 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下: 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”,并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data
"工具描述(选填)" } ] 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下: 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”,并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data
divided by 4, (counting in double words, 32 bits), received on all VLs from the port. counting in double words, 32 bits ≥0 NA NA NA 网卡发送数据总量 ma
集群转发模式:iptables|ipvs huawei-npu npu-driver volcano 插件版本匹配关系请见表3。 RoCE 操作系统:Huawei Cloud EulerOS 2.0 64bit 内核版本:5.10.0-60.18.0.50.r865_35.hce2.aarch64 架构类型:aarch64
已经创建好训练作业的日志输出位置,例如“obs://cnnorth4-job-test-v2/pytorch/fast_example/log”。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体: URI格式:POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 do_train true 指示脚本执行训练步骤,用来控制是否进行模型训练的。如果设置为true,则会进行模型训练;如果设置为false,则不会进行模型训练。 cutoff_len 4096
安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具,使用方式和docker命令基本一致,可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具,注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/contai
docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step5 进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-3rdLLM-x.x.x.zip并解压,无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下,执行如下命令安装性能测试的关依赖。
本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step5 进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压,无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下,切换一个c
docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
nd训练场景下,默认要求填写作业日志在OBS的存放路径,其他资源的训练场景下,永久保存日志开关需要用户手动开启。 仅专属资源池支持使用Cloud Shell登录训练容器,且训练作业必须处于“运行中”状态。 在训练管理的“创建算法”页面,来源于AI Gallery中订阅的算法不支持另存为新算法。
静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step4 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压,无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下,切换一个conda环境。
、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 若用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本,可编辑参数以及详细介绍如下。以llama2-13b预训练为例:
弹框中单击“确定”保存当前标注并离开标注页面。选中的图片被自动移动至“已标注”页签,且在“未标注”和“全部”页签中,标签的信息也将随着标注步骤进行更新,如增加的标签名称、标签对应的图片数量。 智能标注 通过人工标注完成少量数据标注后,可以通过智能标注对剩下的数据进行自动标注,提高标注的效率。
volcano job形式下发lite池集群。训练测试用例使用NLP的bert模型,详细代码和指导可参考Bert。 图1 任务示意图 操作步骤 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1,已经把测试数据和代码打进镜像中。 docker pull swr
npu的形式来替代,但是真实的算子下发、显存管理、集合通信等存在差异,用户需要了解NPU的运行机制才能更好的使用NPU设备,同时在遇到问题时快速找到原因。 代码迁移操作步骤 在训练任务启动的Python脚本入口初始化Ascend Extension for PyTorch(torch_npu)。 在torch