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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 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)
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)
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。 Ascend PyTorch
remot-sdh’,它被报告存在问题 问题现象 使用华为自研的VS Code软件时,报错“卸载了‘ms-vscode-remote.remot-sdh’,它被报告存在问题”。 原因分析 Remote - SSH只能在开源的VSCode软件中使用。 解决方案 推荐使用开源VS Code软件。
found。 原因分析 该报错信息表示验证集中有label在训练集中不存在,可能由于在发布数据集版本进行数据切分时,训练集比例填写为0导致发布的数据全部为验证集,所以出现上述报错。 处理方法 重新发布数据,切分比例为0.8 或者0.9重新创建训练作业进行训练。 父主题: 训练作业运行失败
6.3)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度,不代表最佳性能。
4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时,需要修改。 EPOCH 5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 TRAIN_ITERS
keepalive”,如图2 勾选“SSH keepalive”所示。 图2 勾选“SSH keepalive” 如果使用的是专业版的MobaXterm工具,请执行步骤3。 如果使用的是专业版的MobaXterm工具,请参考图3 设置“Stop server after”,此参数默认值为360s,将其设置为3600s或更大值。
“C:\Users”目录下的文件名必须和Windows登录用户名完全一致。 右键单击.ssh文件夹,选择“属性”。然后单击“安全”页签。 单击“高级”,在弹出的高级安全设置界面单击“禁用继承”, 在弹出的“阻止继承”窗口单击“从此对象中删除所有继承的权限”。此时所有用户都将被删除。
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。 Ascend PyTorch
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。 Ascend PyTorch
训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例,执行脚本为0_pl_sft_70b
获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复
ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/training_data/pretrain/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet 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。
训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例,执行脚本为0_pl_sft_70b
4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时,需要修改。 EPOCH 5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 TRAIN_ITERS
可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(global-batch-size)。可将MBS参数值调小至1,但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。 可调整参数:SEQ_LEN要处理的最大的序列长
训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例,执行脚本为0_pl_sft_70b
4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时,需要修改。 EPOCH 5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 TRAIN_ITERS
然后将remote.SSH.path属性添加到settings.json中,例如:"remote.SSH.path": "本地OpenSSH的安装路径" 父主题: VS Code连接开发环境失败故障处理