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er和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。
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威胁告警及时响应。 ModelArts承载关键业务的对外开放EIP部署了高防服务,以防大流量攻击。 ModelArts对存放关键数据的数据库部署了数据库安全服务。 云服务防抖动和遭受攻击后的应急响应/恢复策略 ModelArts服务具备租户资源隔离能力,避免单租户资源被攻击导致爆炸半径大,影响其他租户。
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中,具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 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
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LoRA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SFS Turbo中,具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 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
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SFS Turbo中,具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 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
LoRA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SFS Turbo中,具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 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
l-len,推荐使用4096或8192。 --dtype:模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16,bfloat16表示BF16。如果不指定,则根据输入数据自动匹配数据类型。使用不同的dtype会影响模型精度。如果使用开源权重,建议不指定
l-len,推荐使用4096或8192。 --dtype:模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16,bfloat16表示BF16。如果不指定,则根据输入数据自动匹配数据类型。使用不同的dtype会影响模型精度。如果使用开源权重,建议不指定
5B模型的LoRA微调类型的调优任务,显示创建失败 问题现象 创建LoRA调优任务,选择支持Modellink框架类型的模型Qwen2-0.5B,数据集选择MOSS格式的jsonl数据,添加超参设置,创建调优任务失败。 关键日志报错: AttributeError: 'Parameter' object has
LLM的入参名称,默认为0.9。 --trust-remote-code:是否相信远程代码。 --dtype:模型推理的数据类型。仅支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16,bfloat16表示BF16。 推理启动脚本必须名为run_vllm.sh,不可修改其他名称。
示例值需要根据数据集的不同,选择其一。 GeneralPretrainHandler:使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler:使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据集。 MBS 4
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--trust-remote-code:是否相信远程代码。 --dtype:模型推理的数据类型。仅支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16,bfloat16表示BF16。如果不指定,则根据输入数据自动匹配数据类型。 --distributed-executor-backend
status processes”如何解决? 镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决? 保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决? 镜像保存时报错“The container
status processes”如何解决? 镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决? 保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决? 镜像保存时报错“The container
er和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。
方式不一样,详情如表1所示。容器存储的基础知识了解请参见存储基础知识,有助您理解本章节内容。您可查看数据盘空间分配说明,了解节点数据盘空间分配的情况,以便您根据业务实际情况配置数据盘大小。 表1 容器挂载存储的方式及差异 容器挂载存储的方式 使用场景 特点 挂载操作参考 EmptyDir