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HuggingFace转Megatron参数说明 --model-type:模型类型。 --loader:选择对应加载模型脚本的名称。 --saver:选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size:${TP}张量并行数,需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-
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训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。
训练作业卡死检测 什么是训练作业卡死检测 训练作业在运行中可能会因为某些未知原因导致作业卡死,如果不能及时发现,就会导致无法及时释放资源,从而造成极大的资源浪费。为了节省训练资源成本,提高使用体验,ModelArts提供了卡死检测功能,能自动识别作业是否卡死,并在日志详情界面上展
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
训练精度测试 流程图 训练精度测试流程图如下图所示: 图1 训练精度测试流程图 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令,可以多次执行,按自己实际情况。 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type>
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Standard模型训练 在ModelArts训练得到的模型欠拟合怎么办? 在ModelArts中训练好后的模型如何获取? 在ModelArts上如何获得RANK_TABLE_FILE用于分布式训练? 在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据? 在ModelArts上如何提升训练效率并减少与OBS的交互?
准备模型训练代码 预置框架启动文件的启动流程说明 开发用于预置框架训练的代码 开发用于自定义镜像训练的代码 自定义镜像训练作业配置节点间SSH免密互信 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型
查看训练作业日志 训练日志定义 训练日志用于记录训练作业运行过程和异常信息,为快速定位作业运行中出现的问题提供详细信息。用户代码中的标准输出、标准错误信息会在训练日志中呈现。在ModelArts中训练作业遇到问题时,可首先查看日志,多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。
查看训练作业资源占用情况 约束限制 训练作业的资源占用情况系统会自动保存30天,过期会被清除。 如何查看训练作业资源使用详情 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中,单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面,单
Eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。支持llama1系列、llama2系列和Qwen2系列模型。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x
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eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据进行训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_
--seq-length:要处理的最大seq length。 --workers:设置数据处理时,要执行的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以
输入租户名和密码,单击“登录”,进入NAIE服务官网。 首次登录后请及时修改密码,并定期修改密码。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”,进入模型训练服务介绍页面。 单击“我要购买”,进入服务订购界面。 区域:为用户提供服务的华为云Region。请选择“华北-北京四”。
各个模型训练前文件替换 在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件
各个模型训练前文件替换 在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件