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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
使用专属资源池创建的Notebook实例,需删除对应的专属资源池。删除后,即可停止计算资源计费。 在运行Notebook实例时,如果使用了存储资源,例如OBS、SFS等,需同时删除存储到其中的数据。 进入“费用中心 > 流水和明细账单”页面。 选择“明细账单”,在账单列表中,单击复制资源ID。 图1 复制资源ID
基于MaaS DeepSeek API和Cherry Studio快速构建个人AI智能助手 本文介绍如何使用Cherry Studio调用部署在ModelArts Studio上的DeepSeek模型,构建个人AI助手。 背景介绍 Cherry Studio是一款开源的多模型桌面
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 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。
准备声音分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 声音分类的数据要求 音频只支持16bit的WAV格式。支持WAV的所有子格式。 单条音频时长应大于1s,大小不能超过4MB。 适当
推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试,建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,执行benchmark脚本进行性能测试。如果需要在生产环境中进行推理性能测试,请通过调用接口的方式进行测试。 约束限制 创建在线服务时,每秒服务流量限制默认为10
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illegal 图片非RGB模式 convert to rgb 系统已将图片转成RGB格式处理,不需要用户处理。 5 type illegal 非图片文件,但可以转换成JPG convert to jpg 系统已将图片转换成JPG格式处理,不需要用户处理。 父主题: Standard自动学习
可调整参数:SEQ_LEN要处理的最大的序列长度(seq-length),参数值过大很容易发生显存溢出的错误。 可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --recompute-granularity
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max_model_len is greater than the drived max_model_len。 解决方法:修改config.json文件中的"seq_length"的值,"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。config.json存在模型
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logs -f ${pod_name} 训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后,如果需要单独获取训练日志文件,可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为:/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_
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