检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
列的“节点列表”,可查询节点的名称、规格及可用区。 更新节点池 当您想更新节点池配置时,可单击操作列的“更新”,相关参数介绍请参见Step6 购买Cluster资源。 需注意,更新节点池配置时,配置仅对新增的节点生效,其中仅节点池K8S标签及污点支持对存量节点同步改动(勾选对应的复选框)。
Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界
训练脚本说明 Yaml配置文件参数配置说明 模型NPU卡数、梯度累积值取值表 各个模型训练前文件替换 NPU_Flash_Attn融合算子约束 BF16和FP16说明 录制Profiling 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch
本工具支持x86和ARM的系统环境,使用前需要安装以下软件。 表2 安装软件及步骤 软件 安装步骤 mindspore-lite 安装版本:2.2.10 下载地址:https://www.mindspore.cn/lite/docs/zh-CN/r2.2/use/downloads.html 需要下载的安装包与操作系统有关,请根据需要选择合适的安装包。
数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。
请参见Ascend应用样例。 模型训练:ModelArts中支持使用Snt9、Snt9B训练模型。 模型推理:在ModelArts中将模型部署上线为在线服务时,支持使用Snt3、Snt3P、Snt9、Snt9B规格资源进行模型推理。 父主题: 一般性问题
在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例,执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明
在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例,执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明
Notebook”,进入“Notebook”页面。 选择运行中的Notebook实例,单击实例名称,进入Notebook实例详情页面,在“存储配置”页签,单击“添加数据存储”,设置挂载参数。 设置本地挂载目录,在“/data/”目录下输入一个文件夹名称,例如:demo。挂载时,后台自
面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 ModelArts Standard推理部署 使用Standard一键完成商超商品识别模型部署 本案例以“商超商品识别”模型为例,介绍从AI Gallery订阅模型,一键部署到ModelArts Standard,并进行在线推理预测的体验过程。 面向AI开发零基础的用户
在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例,执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明
it也同步删除掉本地的配置信息,单击“Edit Training Configuration”,找到作业名称,单击右上角的减号并确认删除。 图2 删除配置信息 在弹出的确认对话框中,确认信息无误后,单击“是”删除对应配置信息。删除后您可以创建新的训练作业配置并提交训练作业。 父主题:
clone的py文件变为ipynb文件 Notebook里面运行的实例,如果重启,数据集会丢失么? Jupyter可以安装插件吗? 是否支持在CodeLab中使用昇腾的卡进行训练? 如何在CodeLab上安装依赖? 父主题: Standard Notebook
训练过程中复制数据/代码/模型时出现如下报错: 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下。 磁盘空间不足。 分布式作业时,有些节点的docker base size配置未生效,容器内“/”根目录空间未达到50G,只有默认的10GB,导致作业训练失败。 实际存储空间足够,却依旧报错“No Space left
调试要点进行检查。 在Notebook列表,单击实例名称,进入实例详情页,查看Notebook实例配置信息。 挂载OBS并行文件系统:在Notebook实例详情页面,选择“存储配置”页签,单击“添加数据存储”,设置挂载参数。 设置本地挂载目录,在“/data/”目录下输入一个文件
odelArts Lite DevServer上的微调方案,包括sft全参和lora 微调。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.907版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
训练作业导入模块时日志出现前两条报错信息,可能原因如下: 代码如果在本地运行,需要将“project_dir”加入到PYTHONPATH或者将整个“project_dir”安装到“site-package”中才能运行。但是在ModelArts可以将“project_dir”加入到“sys.path”中解决该问题。
ModelArts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。“/cache”与代码目录共用资源,不同资源规格有不同的容量。 映射规则:当前不支持CPU配置cache盘;GPU与昇腾资源为单卡时,cache目录保持500G大小限制;除单卡外,cache盘大小与卡数有关,计算方式为卡数*500G,上限为3T。详细表1所示。
JupyterLab中文件保存失败,如何解决? 问题现象 JupyterLab中保存文件时报错如下: 原因分析 浏览器安装了第三方插件proxy进行了拦截,导致无法进行保存。 在Notebook中的运行文件超过指定大小就会提示此报错。 jupyter页面打开时间太长。 网络环境原因,是否有连接网络代理。
在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例,执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明