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本文档提供的调测代码是以PyTorch为例编写的,不同的AI框架之间,整体流程是完全相同的,只需要修改个别的参数即可。 DataParallel进行单机多卡训练的优缺点 代码简单:仅需修改一行代码。
training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 task_id 是 String 训练作业的任务名称。可从训练作业详情中的status.tasks字段中获取。
GeneralPretrainHandler解析 GeneralPretrainHandler是处理预训练数据集的一个类,继承自BaseDatasetHandler,实现对alpaca格式预训练数据集的处理。
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。 步骤二 修改训练超参配置 以 llama2-70b 和 llama2-13b 预训练 为例,执行脚本为 0_pl_pretrain_70b.sh 和 0_pl_pretrain_13b.sh 。
GeneralPretrainHandler解析 GeneralPretrainHandler是处理预训练数据集的一个类,继承自BaseDatasetHandler,实现对alpaca格式预训练数据集的处理。
训练脚本存放目录说明 在AscendCloud-AIGC代码包的multimodal_algorithm目录下集成了多个多模态模型的适配脚本,用户可通过不同模型中的xxx_install.sh脚本一键适配。
专属资源池创建训练作业 创建训练作业界面无云存储名称和挂载路径排查思路 父主题: 训练作业
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。
软件配套版本 表1 获取软件 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。
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。
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。
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Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
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Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
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Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
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,并可通过统一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。
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,并可通过统一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。
训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
训练任务 执行训练任务(推荐) 执行训练任务(历史版本) 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
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。
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。