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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-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed; sh ./scripts/install
检查环境。 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker
检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 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
中,不能放在Dockerfile上层目录。 图2 Dockerfile复制文件路径错误 解决方案 查看用户Dockerfile中的COPY命令中的文件的路径。将要复制的文件放到Dockerfile同级目录或子目录中,如图,Dockerfile在“./.ma/customize_from_ubuntu_18
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-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed; sh ./scripts/install
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-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed; sh ./scripts/install
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-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed; sh ./scripts/install
在Notebook的Terminal中执行如下命令。其中,my-env是虚拟环境名称,用户可自定义。conda详细参数可参考conda官网。 conda create --quiet --yes -n my-env python=3.6.5 创建完成后,执行conda info --envs命令查看现有的虚拟环境列表,可以看到my-env虚拟环境:
检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 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
检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 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
下线影响 正式下线后,ModelArts Notebook中将不会预置算法套件相关工具ma-cau和ma-cau-adapter,ma-cli命令将不支持创建算法工程,无法在Notebook中基于已有算法工程进行资产(数据、模型权重、算法文件)安装、模型开发、训练和推理部署等任务。如
SSH登录机器后,检查NPU卡状态。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现
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
Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令,即可安装 EAGLE。 bash build.sh 步骤二:非sharegpt格式数据集转换(可选) 如果数据集json文件不是sharegpt格式,而是常见的
当Pod状态长时间为“Pending”,事件中出现“实例调度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。 图1 pod状态pending 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时,会出现下图中的问题。
训练场景下的性能数据,主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等,可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下: 在启动训练脚本基础:步骤三 启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和PROF_SAVE_P
当Pod状态长时间为“Pending”,事件中出现“实例调度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。 图1 pod状态pending 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时,会出现下图中的问题。
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
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
训练场景下的性能数据,主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等,可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下: 在启动训练脚本基础上Step3 启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和PROF_SAVE