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预训练场景下数据预处理,默认参数:pretrain 微调场景下数据预处理,默认:sft / lora ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/training_data/${用户自定义的数据集路径和名称}
py脚本进行权重转换生成量化系数,详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/examples/llama#int8-kv-cache。 python convert_checkpoint.py \ --model_dir
通过公网访问通道的方式访问在线服务 背景描述 ModelArts推理默认使用公网访问在线服务。在线服务部署成功后,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。您可以在服务详情页面,调用指南页签中查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 约束限制
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed)
Git下载代码时报错 在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时,如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息,关闭git验证即可。 报错信息: fatal: unable to access 'https://gitee.com/ascend/ModelLink
Git下载代码时报错 在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时,如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息,关闭git验证即可。 报错信息: fatal: unable to access 'https://gitee.com/ascend/ModelLink
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn_mask
工作负载Pod异常 Pod状态为Pending 当Pod状态为“Pending”,事件中出现“实例调度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。具体参考链接为工作负载状态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name}
Git下载代码时报错 在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时,如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息,关闭git验证即可。 报错信息: fatal: unable to access 'https://gitee.com/ascend/ModelLink
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn
工作负载Pod异常 Pod状态为Pending 当Pod状态为“Pending”,事件中出现“实例调度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。具体参考链接为工作负载状态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name}
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40
不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具 (Deepspeed) 规格与节点数 Qwen-VL Qwen-VL 7B full 2048 gr
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn_mask
Git下载代码时报错 在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时,如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息,关闭git验证即可。 报错信息: fatal: unable to access 'https://gitee.com/ascend/ModelLink
多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
0_pl_pretrain_70b.sh 和 0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH