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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。 提示:本文档适用于仅使用OBS对象存储服务(Object Storage Service)作为存储的方案,OBS用于存储模型文件、训练数据、代码、日志等,提供了高可靠性的数据存储解决方案。 约束限制 如果要使
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。 提示:本文档适用于仅使用OBS对象存储服务(Object Storage Service)作为存储的方案,OBS用于存储模型文件、训练数据、代码、日志等,提供了高可靠性的数据存储解决方案。 约束限制 如果要使
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。 提示:本文档适用于仅使用OBS对象存储服务(Object Storage Service)作为存储的方案,OBS用于存储模型文件、训练数据、代码、日志等,提供了高可靠性的数据存储解决方案。 约束限制 如果要使
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OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的 llm_train/AscendSpeed
主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.909) 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
训练权重转换说明 以 llama2-13b 举例,使用训练作业运行 obs_pipeline.sh 脚本后,脚本自动执行权重转换,并检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换,则直接执行训练任务。若未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
和数据内容全部从OBS导入到SFS Turbo高性能文件存储中,数据预热功能的具体操作请参考创建SFS Turbo 和 OBS 之间的联动任务。 在ECS服务器挂载SFS Turbo已经将SFS Turbo挂载到了/mnt/sfs_turbo目录,这里参考obsutil文档,直接
在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结
mox #obs存放数据路径 obs_code_dir= "obs://<bucket_name>/llm_train" obs_data_dir= "obs://<bucket_name>/training_data" obs_model_dir= "obs://<bucket_name>/model"
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OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 图1 创建训练作业 训练作业启动命令中输入: cd /h
表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 xml_file_path 是 String xml文件路径。 session 否 Object 会话对象,初始化方法请参见Session鉴权。 当需要操作OBS时必填。 表2 pascal_voc 返回参数 参数 参数类型 描述 folder
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
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OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据存储以及模型的备份和快照,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据存储以及模型的备份和快照,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后,脚本自动执行权重转换,并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换,则直接执行训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf