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/scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径
metrics 参数 参数类型 描述 metric String 运行指标,可选值如下: cpuUsage(CPU使用率)、memUsage(物理内存使用率)、gpuUtil(GPU使用率)、gpuMemUsage(显存使用率)、npuUtil(NPU使用率)、npuMemUsage(NPU显存使用率)。
${image_name} 为docker镜像的ID,在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size:表示共享内存,用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件,因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker
择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格 云硬盘EVS是Notebook开发环境内存的存储硬盘,作为持久化存储挂载在/home/ma-user/work目录下,该目录下的内容在实例停止后会被保留。可以自定义磁盘空间,如果需
${image_name} 为docker镜像的ID,在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size:表示共享内存,用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件,因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker
服务部署失败,报错ModelArts.3520,服务总数超限 部署服务时,ModelArts报错“ModelArts.3520: 在线服务总数超限,限制为20”,接口返回“A maximum of xxx real-time services are allowed.”,表示服务数量超限。
${image_name} 为docker镜像的ID,在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size:表示共享内存,用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件,因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker
还提供了扩缩容、驱动升级等功能,方便您对集群资源进行管理。 图2 使用流程 推荐您根据以下使用流程对Lite Cluster进行使用。 资源开通:您需要开通资源后才可使用Lite Cluster,在开通资源前,请确保完成所有相关准备工作,包括申请开通所需的规格和进行权限配置。随后
build task timed out”,没有详细构建日志。 图1 模型镜像构建任务超时 原因分析 imagePacker构建镜像有超时时间限制,默认值为30min(各区域可能存在差异)。当模型镜像构建时间太长,构建日志最后未能完成构建任务,构建超时中断,即会出现“Model image
查看Notebook实例事件 在Notebook的整个生命周期,包括实例的创建、启动、停止、规格变更等关键操作以及实例的运行状态等在后台都有记录,用户可以在Notebook实例详情页中查看具体的事件,通过实例的事件,从而看到实例的运行或者异常等状态详情。在右侧可以手动刷新事件,也
统计间隔,1s表示1秒,1m表示1分钟,1h为1小时。 表7 Value 参数 参数类型 描述 cpu String cpu量,即计算资源量。 memory String 内存。 tnt004 String GPU卡的数量。 表8 ResourceMetricsMetadata 参数 参数类型 描述 name String
sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径
参考,实际计算请以ModelArts价格详情中的价格为准。 变更配置后对计费的影响 当前包年/包月计算资源的规格不满足您的业务需要时,您可以在ModelArts控制台发起变更规格操作,变更时系统将按照如下规则为您计算变更费用: 资源升配:新配置价格高于老配置价格,此时您需要支付新老配置的差价。
模型NPU卡数取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推 表1 模型NPU卡数取值表 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 训练类型 Zero并行 规格与节点数 llama3 70B cutoff_len=4096
/scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径
sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径
${image_name} 为docker镜像的ID,在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size:表示共享内存,用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件,因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker
s会挂载硬盘至“/cache”目录,用户可以使用此目录来储存临时文件。 当前开发环境的Cache盘使用时,没有容量告警,在使用时很容易超过限制,并直接重启Notebook实例。重启后多种配置重置,会导致用户数据丢弃,环境丢失,造成很不好的使用体验。因此需要提供cache盘使用情况
${image_name} 为docker镜像的ID,在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size:表示共享内存,用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件,因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker
demo.yaml文件内容。 1、DPO偏好训练、Reward奖励模型训练、PPO强化学习目前仅限制支持于llama3系列 2、PPO训练暂不支持llama3-70B,存在已知的内存OOM问题,待社区版本修复。 训练策略类型 全参full,配置如下: finetuning_type: