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推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
查看日志和性能 单击作业详情页面,则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签,查看最后一个节点的日志,其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据,可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量(tokens/s/p):global
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像环境 准备数据(可选) 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
查看日志和性能 单击作业详情页面,则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签,查看最后一个节点的日志,其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据,可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量(tokens/s/p):global
导出ModelArts数据集中的数据为新数据集 针对数据集中的数据,用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据,导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。本章主要介绍将ModelArts数据集中的数据为新数据集的方式,新导出的数据集可直接在ModelArts控制台数据集列表中显示。
4096]). 需要在训练开始前,修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件,并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B 在训
4096]). 需要在训练开始前,修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件,并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B 在训
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 工作负载Pod异常 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
附录:指令微调训练常见问题 问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速
子用户使用专属资源池创建训练作业无法选择已有的SFS Turbo 由于权限不足,导致子用户无法看到已有的SFS Turbo,请为子用户所在用户组添加SFS FullAccess 、SFS Turbo FullAccess权限。 父主题: 功能咨询
物体检测标注时除了位置、物体名字,是否可以设置其他标签,比如是否遮挡、亮度等? 可以通过修改数据集给标签添加自定义属性来设置一些自定义的属性。 图1 修改数据集 父主题: Standard数据管理
准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 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
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len