检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
e-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成
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
数据预处理区分： 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/work/training_data/finetune/moss_LossCompare.jsonl
数据预处理区分： 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/work/training_data/finetune/moss_LossCompare.jsonl
命令： 进入到代码目录下{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/ascendcloud_patch/models/falcon2/如： cd /home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory/ascendcloud_patch/models/falcon2/
命令： 进入到代码目录下{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/ascendcloud_patch/models/falcon2/如： cd /home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory/ascendcloud_patch/models/falcon2/
创建训练作业时，超参目录为什么有的是/work有的是/ma-user？ 问题描述 创建训练作业时，输入输出参数的超参目录有的是/work，有的是/ma-user。 图1 目录是/ma-user 图2 目录是/work 解决方案 这是创建训练作业选用的算法有差异导致的。 如果选择的
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）
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
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）
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
命令： 进入到代码目录下{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/ascendcloud_patch/models/falcon2/如： cd /home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory/ascendcloud_patch/models/falcon2/
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图1 创建镜像组织 Step2 登录ECS服务器 根据创建ECS服务器创建完成ECS服务器后，单击“远程登录”，可使用华为CloudShell远程登录如图所示。后续安装Docker、获取镜像、构建镜像等操作均在该ECS上进行。
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
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}
common_utils.py #获取训练日志工具 ├── performance.py #性能测试脚本 ├── trainer.py #训练启动脚本 ├── data.tgz # 样例数据 ├── setup.py
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
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
