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TensorBoard可视化训练作业,当前仅支持基于TensorFlow、PyTorch版本镜像,CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。 前提条件 为了保证训练结果中输出Summary文件,在编写训练脚本时,您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。
训练管理 训练作业 资源和引擎规格接口
代码中ModelLink、MindSpeed已升级到最新版本,Python三方依赖版本已升级,其中: MindSpeed的版本升级到commitID=4ea42a23 ModelLink的版本升级到commitID=8f50777 transformers版本升级到4.45.0 peft版本升级到0.12.0 训练支持的模型列表
代码中ModelLink、MindSpeed已升级到最新版本,Python三方依赖版本已升级,其中: MindSpeed的版本升级到commitID=4ea42a23 ModelLink的版本升级到commitID=8f50777 transformers版本升级到4.45.0 peft版本升级到0.12.0 训练支持的模型列表
保持默认。 计算节点规格:根据您的实际需求选择相应的规格,不同规格的配置费用不同,选择好规格后,配置费用处会显示相应的费用。 是否自动停止:为了避免资源浪费,建议您打开该开关,根据您的需求,选择自动停止时间,也可以自定义自动停止的时间。 图2 选择计算节点规格 图3 设置自动停止
保持默认。 计算节点规格:根据您的实际需求选择相应的规格,不同规格的配置费用不同,选择好规格后,配置费用处会显示相应的费用。 是否自动停止:为了避免资源浪费,建议您打开该开关,根据您的需求,选择自动停止时间,也可以自定义自动停止的时间。 图2 选择计算节点规格 图3 设置自动停止
训练管理(旧版) 训练作业 训练作业参数配置 可视化作业 资源和引擎规格接口 作业状态参考 父主题: 历史API
“/”根目录,是docker中配置项“base size”,默认是10G,云上统一改为50G。 “/cache”目录满了,一般是3.5T存储空间满了,具体规格的空间大小可参见训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小。 处理方法 如果在训练作业的工作目录下有core文件生成,可以在启动脚本最前面加上如下代码,来关闭core文件产生。
> 训练作业”,单击“创建训练作业”,在创建训练页面,资源池规格只能选择专属资源池。 使用子账号用户登录ModelArts控制台,选择“开发空间 > Notebook”,单击“创建”,在创建Notebook页面,资源池规格只能选择专属资源池。 使用子账号用户登录ModelArts控制台,选择“模型部署
理残留目录导致,即: 镜像里面“/var/lib/cloud/instances”残留了制作镜像机器(后面称模板机)的实例ID信息,如果制作镜像不清理“/var/lib/cloud/*”就会导致用该镜像再重装模板机时,cloud-init根据残留目录(含实例ID)判断已经执行过一
训练启动文件在训练容器中的路径。 “实例数” 本次训练作业设置的实例数。 “专属资源池” 专属资源池信息,仅当训练作业使用专属资源池时可见。 “实例规格” 本次训练作业使用的训练规格。 “输入-输入路径” 本次训练中,输入数据的OBS路径。 “输入-参数名称” 算法代码中,输入路径指代的参数。 “输入-获取方式”
'original_max_position_embeddings': 8192, 'rope_type': 'llama3'} 解决方法:升级transformers版本到4.43.1:pip install transformers --upgrade 问题5:使用Smooth
'original_max_position_embeddings': 8192, 'rope_type': 'llama3'} 解决方法:升级transformers版本到4.43.1:pip install transformers --upgrade 问题5:使用Smooth
不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具 (Deepspeed) 规格与节点数 Qwen-VL Qwen-VL 7B full 2048 gradient_accumulation_steps: 16 ZeRO-3
'original_max_position_embeddings': 8192, 'rope_type': 'llama3'} 解决方法:升级transformers版本到4.43.1:pip install transformers --upgrade 问题5:使用Smooth
'original_max_position_embeddings': 8192, 'rope_type': 'llama3'} 解决方法:升级transformers版本到4.43.1:pip install transformers --upgrade 问题5:使用Smooth
'original_max_position_embeddings': 8192, 'rope_type': 'llama3'} 解决方法:升级transformers版本到4.43.1:pip install transformers --upgrade 问题5:使用Smooth
“历史更新记录”:展示历史模型相关信息。 监控信息 展示当前服务的“资源统计信息”和“模型调用次数统计”。 “资源统计信息”:包括CPU、内存、GPU、NPU的可用和已用信息。 “模型调用次数统计”:当前模型的调用次数,从模型状态为“已就绪”后开始统计。(websocket服务不显示)
删除网络资源 更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表 查询资源池 删除资源池 更新资源池 资源池监控 资源池统计 查询资源规格列表 查询专属资源池作业列表 查询专属资源池作业统计信息
'original_max_position_embeddings': 8192, 'rope_type': 'llama3'} 解决方法:升级transformers版本到4.43.1:pip install transformers --upgrade 问题5:使用Smooth