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/home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板
Server资源开通,购买Server资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。
1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。 SAVE_INTERVAL 1000 用于模型中间版本地保存。 当参数值>=TRAIN_ITERS时,生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时,生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次,保存一次模型版本。
time per iteration)×1000,其global batch size(GBS)、seq_len(SEQ_LEN)为训练时设置的参数。 loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能
ServerImageResponse object 实例镜像信息。 status String 实例状态。 CREATE_FAILED: 创建失败; CREATING: 创建中; DELETED: 已删除; DELETE_FAILED: 删除失败; DELETING: 删除中; ERROR: 错误;
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化,量化方法为per-group。 Step1 模型量化
parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/models/llama2-13B 必须修改。加载Hugging Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。
parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/models/llama2-13B 必须修改。加载Hugging Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。
json 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/models/llama2-13B 必须修改。加载Hugging Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。
json 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/models/llama2-13B 必须修改。加载Hugging Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。
json 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/models/llama2-13B 必须修改。加载Hugging Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。
用户进程被Kill表示用户进程因外部因素被Kill或者中断,表现为日志中断。 原因分析 CPU软锁 在解压大量文件可能会出现此情况并造成节点重启。可以适当在解压大量文件时,加入sleep。比如每解压1w个文件,就停止1s。 存储限制 根据规格情况合理使用数据盘,数据盘大小请参考训练环境中不同规格资源大小。 CPU过载
String 是 训练作业实例数,默认是1,表示单节点。 --boot-file String 否 当使用自定义镜像或自定义命令时可以省略,当使用预置命令提交训练作业时需要指定该参数。 --name String 否 训练作业名称。 --description String 否 训练作业描述信息。
/home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板
使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:per-group Step1 模型量化 可以在Huggingfac
资产发布列表”,可以查看资产发布记录。 发布成功后,会生成资产链接,用户可以单击链接跳转到资产的详情页面。 删除发布的数据集 当您需要删除发布在AI Gallery中的数据集时,可以执行如下步骤进行删除。 在AI Gallery页面的右上角单击“个人中心 > 我的数据”。 在“我的发布”页签,单击目标数据集右侧的“删除”,在弹窗中确认删除。
图2 筛选 对比:针对某条工作流的所有运行记录,按照状态、运行记录、启动时间、运行时长、参数等进行对比。 图3 对比 当单击“启动”运行工作流时,运行记录列表会自动刷新,并更新至最新一条的执行记录数据,且与DAG图和总览数据面板双向联动更新数据。每次启动后都会新增一条运行记录。 用户
50元/小时,计费时长为41.5小时,费用计算如下: 3.50 元/小时 * 41.5 小时 = 145.25 元 在2023/03/20 9:00:00 ~ 2023/03/20 10:30:00期间按照CPU: 8 核 32GB规格、2个节点计费,计费单价为7.00元/小时,计费时长为1.5小时,费用计算如下:
标注”和“全部”的视频。 在“未标注”页签左侧视频列表中,单击目标视频文件,打开标注页面。 在标注页面中,播放视频,当视频播放至待标注时间时,单击进度条左侧的暂停按钮,将视频暂停至某一帧对应的画面。 在上方区域选择标注框,默认为矩形框。使用鼠标在视频画面中框出目标,然后在弹出的添
1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。 SAVE_INTERVAL 1000 用于模型中间版本地保存。 当参数值>=TRAIN_ITERS时,生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时,生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次,保存一次模型版本。