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Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明。 进入容器环境,创建自己的工作目录。 由于在Snt9B裸金属服务器环境配置指南的配置环境步骤中,在启动容器时将物理机的home目录挂载到容器的“/home_host”目录下,该目录可以直接使用上传到物理机“hom
面向不同AI基础的开发者,本文档提供了相应的入门教程,帮助用户更快速地了解ModelArts的功能,您可以根据经验选择相应的教程。 面向AI开发零基础的用户,您可以使用ModelArts在AI Gallery中预置的模型、算法、数据、Notebook等资产,零代码完成AI建模和应用。
为例: 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/training_data/pretrain/ train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本(在scripts_modellink下)和配置(在examples/config下),并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成
表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/training_data/pretrain/alpaca.parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。
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ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注
0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意:CPU架构必
PyTorch:2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意:CPU架构必
PyTorch:2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意:CPU架构必
parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 8*Ascend 16 Baichuan2 baichuan2-13b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline
parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 8*Ascend 16 Baichuan2 baichuan2-13b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline
PP(pipeline model parallel size)=2 1 1*节点 & 4*Ascend 16 Baichuan2 baichuan2-13b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline
PP(pipeline model parallel size)=2 1 1*节点 & 4*Ascend 16 Baichuan2 baichuan2-13b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline
预训练为例。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/training_data/pretrain/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet
练为例: 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/training_data/pretrain/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet