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本列表中选中一行文本,右侧区域显示具体的标注信息。将鼠标移动至对应的实体标签或关系类型,单击鼠标右键,可删除此标注。单击鼠标左键,依次单击连接起始实体和终止实体,可增加关系类型,增加关系标注。 图14 在文本中修改标签 您也可以在单击页面下方的“删除当前项标签”按钮,删除选中文本对象中的所有标签。
使用具体参见JupyterLab常用功能介绍。 如果您的代码文件是.py格式,请新打开一个.ipynb文件,执行%load main.py命令将.py文件内容加载至.ipynb文件后进行编码、调试等。 图5 打开代码文件 在JupyterLab中直接调用ModelArts提供的SDK,创建训练作业,上云训练。
requirements.txt 静态benchmark 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 notebook中进行测试: cd benchmark_tools python benchmark_parallel
PP=5 MBS=1 Step4 启动训练脚本 请根据表1修改超参值后,再启动训练脚本。 单机启动 以Qwen-14B为例,单机SFT微调启动命令如下。在/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/代码目录下执行。 MODEL_TYPE=14B
公共资源池:1000-65535 专属资源池:0-65535 启动命令 必填,镜像的启动命令。 运行训练作业时,当“代码目录”下载完成后,“启动命令”会被自动执行。 如果训练启动脚本用的是py文件,例如“train.py”,则启动命令如下所示。 python ${MA_JOB_DIR}/demo-code/train
Version中下载文件。 方法二:huggingface-cli:huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。具体步骤可参考:HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后,以Llama2-70B为例: huggingface-cli
/home/ma-user/ws/6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/ #执行以下命令: python ./tools/preprocess_data.py \ --input /home/ma-user/ws/train
在左侧导航栏选择“告警 > 告警规则”,在右上角单击“添加告警”。 设置告警规则(以NPU掉卡为例)。 规则类型:选择阈值类告警。 监控对象:选择命令行输入。 命令行输入框: sum(nt_npg{type="NT_NPU_CARD_LOSE"} !=2) by (cluster_name, node_ip
管理模型训练作业 查看训练作业详情 查看训练作业资源占用情况 查看模型评估结果 查看训练作业事件 查看训练作业日志 修改训练作业优先级 使用Cloud Shell调试生产训练作业 重建、停止或删除训练作业 管理训练容器环境变量 查看训练作业标签 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型
上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 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-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install
及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 若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-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install
StartNotebookFailed 实例启动失败 紧急 PullImageFailed 镜像拉取失败 紧急 CreateKernelFailed conda命令不可用导致创建jupyter kernel失败 (The jupyter launcher page does not contain the
直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配,因此每次创建训练作业时,训练作业的启动命令中都需要执行 install.sh 文件,来安装依赖以及下载完整代码。 ECS中构建新镜像方案:在ECS中,通过运行Dockerfile文
requirements.txt 静态benchmark 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 Notebook中进行测试: cd benchmark_tools python benchmark_parallel
及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 若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-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install
及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 若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-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install
5-72B-Chat-AWQ 参数说明: model:模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step3 启动推理服务,在启动服务时添加如下命令。 --q awq 或者--quantization awq 父主题: 推理模型量化
上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 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-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install
上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 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-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install
cd /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/ #执行以下命令 python ./tools/preprocess_data.py \ --input /home/ma-user/ws/train