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创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。 图1 创建训练作业 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-use
创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。 图1 创建训练作业 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-use
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实例连接错误,可能是配置文件写的不规范导致连接到别的实例。 解决方案 检查用户.ssh配置文件(路径一般在“C:\Users\{User}\.ssh\config”下),检查每组配置文件是否规范:Host必须放在每组配置的第一行,作为每组配置的唯一ID。 如下,第一组配置文件不规范将Ho
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训练作业中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹? 当在训练作业的启动脚本中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹时,建议使用如下方法: import os os.chdir('/home/work/user-job-dir/xxx')
创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的 llm_train/AscendSpeed 代码目录。 图1 创建训练作业 若镜像使用使用基础镜像(二选一)中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-
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附录:训练常见问题 问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
附录:微调训练常见问题 问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
附录:训练常见问题 问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
yaml文件。 config.yaml文件用于配置pod,本示例中使用sleep命令启动pod,便于进入pod调试。您也可以修改command为对应的任务启动命令(如“python train.py”),任务会在启动容器后执行。 config.yaml内容如下: apiVersion: v1
在部署上线前,您需要基于训练后的模型编写配置文件和推理代码。 如果您的模型存储路径下,缺少配置文件“confi.json”,或者缺少推理代码“customize_service.py”时,将出现错误,错误信息如下图所示。 解决方案: 请参考模型包规范写配置文件和推理代码,并存储至需部署的模型所在OBS目录下。
安装远端插件时不稳定,需尝试多次 Notebook实例重新启动后,需要删除本地known_hosts才能连接 使用VS Code调试代码时不能进入源码 使用VS Code提交代码时弹出对话框提示用户名和用户邮箱配置错误 实例重新启动后,Notebook内安装的插件丢失 VS Code中查看远端日志
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__instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。 处理方法 如果超过最大递归深度,建议您在启动文件中增大递归调用深度,具体操作如下: import sys sys.setrecursionlimit(1000000) 父主题: 业务代码问题