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训练tokenizer文件说明 在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的
投机推理 投机推理使用说明 Eagle投机小模型训练 父主题: 推理关键特性使用
loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况,如图2所示。 单节点训练:训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练:训练过程中的loss打印在最后一个节点上。
可调整参数:SEQ_LEN要处理的最大的序列长度(seq-length),参数值过大很容易发生显存溢出的错误。 可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --
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可调整参数:SEQ_LEN要处理的最大的序列长度(seq-length),参数值过大很容易发生显存溢出的错误。 可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --
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
训练tokenizer文件说明 在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的
执行训练任务 执行训练任务(推荐) 执行训练任务(历史版本) 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.5.901)
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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适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
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DevServer机器。 资源规格要求 计算规格:单机训练需要使用单机8卡,多机训练需要使用2机16卡。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1
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