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从Manifest文件导入数据到数据集 前提条件 已存在创建完成的数据集。 准备需要导入的数据,具体可参见从Manifest文件导入规范说明。 需导入的数据,已存储至OBS中。Manifest文件也需要存储至OBS。 确保数据存储的OBS桶与ModelArts在同一区域,并确保用户具有OBS桶的操作权限。
multi-lora 什么是multi-lora LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种适用于大模型的轻量化微调技术方法。原理是通过在模型层中引入低秩矩阵,将大模型的权重降维处理,来实现高效的模型适配。相比于传统的微调方法,LoRA不仅能大幅减少所需的训练参数,
网卡名称错误 当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如,ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5,则可以设置环境变量指定该值。 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
网卡名称错误 当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如,ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5,则可以设置环境变量指定该值。 图1 网卡名称错误 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
日志提示Custom op has no reg_op_name attr 问题现象 日志提示:Custom op has no reg_op_name attr。 图1 报错提示 原因分析 无。 处理方法 定义context时无需指定: context.ascend.provider
网卡名称错误 当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如,ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5,则可以设置环境变量指定该值。 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
网卡名称错误 当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如,ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5,则可以设置环境变量指定该值。 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
工具介绍及准备工作 本章节主要介绍针对LLaMAFactory开发的测试工具benchmark,支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置,用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。
模型修改。 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
模型修改。 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
13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构: obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-of-0
+启动场景),那么可以同时指定MA_TRAIN_AUTO_RESUME =1和 ${USER_CONVERTED_CKPT_PATH}训练过程的权重保存路径,加载路径一致。 故障快恢依赖训练过程的权重保存路径。所以如果开启 MA_TRAIN_AUTO_RESUME=1, 则用户指
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
当参数值>=TRAIN_ITERS时,生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时,生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次,保存一次模型版本。 模型版本保存次数=TRAIN_ITERS//SAVE_INTERVAL+1 SAVE_TOTAL_LIMIT
128 24 chatglm3-6b 1 64 1 128 25 glm-4-9b 1 32 1 128 26 baichuan2-7b 1 8 1 32 27 baichuan2-13b 2 4 1 4 28 yi-6b 1 64 1 128 29 yi-9b 1 32 1 64
https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val.jsonl.zst。 --scale-output:量化系数保存路径。 --scale-input:量化系数输入路径,如果之前
加载故障快恢路径) 必须为空,否则此参数无效断点续训失效。 如果就是使用最新的训练权重进行断点续训(暂停+启动场景),那么可以同时指定train_auto_resume =1和 ${user_converted_ckpt_path}训练过程的权重保存路径,加载路径一致。 父主题:
128 35 chatglm3-6b 1 64 1 128 36 glm-4-9b 1 32 1 128 37 baichuan2-7b 1 8 1 32 38 baichuan2-13b 2 4 1 4 39 yi-6b 1 64 1 128 40 yi-9b 1 32 1 64
128 35 chatglm3-6b 1 64 1 128 36 glm-4-9b 1 32 1 128 37 baichuan2-7b 1 8 1 32 38 baichuan2-13b 2 4 1 4 39 yi-6b 1 64 1 128 40 yi-9b 1 32 1 64
使用WebSocket协议的方式访问在线服务 背景说明 WebSocket是一种网络传输协议,可在单个TCP连接上进行全双工通信,位于OSI模型的应用层。WebSocket协议在2011年由IETF标准化为RFC 6455,后由RFC 7936补充规范。Web IDL中的WebSocket