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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
创建单机多卡的分布式训练(DataParallel) 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下: 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上
从OBS导入数据到ModelArts数据集 从OBS导入数据到数据集场景介绍 从OBS目录导入数据到数据集 从Manifest文件导入数据到数据集 从OBS目录导入数据规范说明 从Manifest文件导入规范说明 父主题: 导入数据到ModelArts数据集
Notebook中安装依赖包报错ERROR: HTTP error 404 while getting xxx 问题现象 在Notebook中安装依赖包时报错,报错截图如下: 原因分析 pypi源没有这个包或源不可用。 解决方案 使用别的源下载。 pip install -i 源地址
训练专属资源池如何与SFS弹性文件系统配置对等链接? 配置训练专属资源池与SFS弹性文件系统的对等链接,需要资源池打通VPC,使得资源池与SFS弹性文件系统所配置的VPC相同。配置完成后,在创建训练作业时,就可以看到SFS的配置选项。 打通VPC步骤请参考打通VPC。 父主题: Standard资源池
自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 用主账号给子账号配置ModelArts所使用的OBS桶的ACL权限即可。 父主题: 模型训练
自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少 偏好设置中: performance_first:性能优先,训练时间较短,模型较小。对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance:平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first:精度优先,训练
instantiating the model with *from_pretrained* you can also easily set the TorchScript flag model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased", torchscript=True)
${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-u
-v ${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ $image_name \ /bin/bash 参数说明: --name ${container_name} 容器名称,进入容器
container_work_dir="/home/ma-user/ws" # 容器内挂载的目录 work_dir="/home/ma-user/ws" # 宿主机挂载目录,存放了代码、数据、权重 container_name="${container_name}"
co/01-ai/Yi-6B-Chat 14 yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat 15 ChatGLMv3 glm3-6b https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 16 Baichuan2
导出方式选择“OBS”,填写相关信息,然后单击“确定”,开始执行导出操作。 “保存路径”:即导出数据存储的路径。建议不要将数据存储至当前数据集所在的输入路径或输出路径。 图12 导出至OBS 数据导出成功后,您可以前往您设置的保存路径,查看到存储的数据。 查看任务历史 当您导出数据后,可以通过任务历史查看导出任务明细。
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 /home/ma-user/work/training_data/alpaca_gpt4_data.json 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。
xx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink #数据预处理 python ./tools/preprocess_data.py \ --input {work_dir}/training_data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56
Qwen-72B:大于等于5,例如5机填写5,8机填8。 RUN_TYPE pretrain 必填。表示训练类型,根据实际训练任务类型选择。取值说明: pretrain:表示预训练 retrain:表示断点续训 sft:表示SFT微调训练 lora:表示LoRA微调训练 MASTER_ADDR
5-14B-Chat Yi yi yi-6b https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat Qwen2 qwen qwen2-0.5b https://huggingface
预置图像处理模式 输入 系统预置图像处理输入输出模式,适用于图像分类、物体检测和图像语义分割等图像处理模型。预测请求路径“/”,请求协议为“HTTPS”,请求方法为“POST”,调用方需采用“multipart/form-data”内容类型,以“key”为“images”,“ty
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PyTorch NPU训练指导(6.3.906)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)