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PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考模型NPU卡数、梯度累积
classes = 5 # 可选 names = <path/to/obj.names>#例如 obj.names train = <path/to/train.txt>#例如 train.txt valid = <path/to/valid.txt>#可选, 例如valid.txt backup
0_pl_pretrain_13b.sh时,命令如下: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创
镜像方案说明 准备大模型训练适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像
执行如下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
d/llm_train/AscendSpeed/ModelLink目录下执行。 #加载ascendspeed及megatron模型 export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/AscendSpeed
非必填。表示流水线并行。默认值为4。单机建议为4,双机建议为8。 RUN_TYPE pretrain 必填。表示训练类型,根据实际训练任务类型选择。取值说明: pretrain:表示预训练 retrain:表示断点续训 sft:表示SFT微调训练 lora:表示LoRA微调训练 MASTER_ADDR
e-val-backup,注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换(可选) AutoAWQ量化完成
4096]). 需要在训练开始前,修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件,并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B 在训
方式一:在部署边缘服务时添加如下环境变量: MODELARTS_SSL_ENABLED = false 图1 添加环境变量 方式二:在使用自定义镜像导入模型时,创建AI应用页面中“容器调用接口”设置为“http”,再部署边缘服务。 父主题: 边缘服务
报错"ssh: connect to host ModelArts-xxx port xxx: Connection timed out"如何解决? 问题现象 原因分析 原因分析一:实例配置的白名单IP与本地网络访问IP不符。 解决方法:请修改白名单为本地网络访问IP或者去掉白名单配置。
VS Code连接开发环境时报错Missing GLIBC,Missing required dependencies 问题现象 VS Code连接开发环境时报错如下: Warning: Missing GLIBC >= 2.28! from /lib/x86_64-linux-gnu/libc-2
GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法? 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试,适用的环境为:Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器, 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件,以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器
MA_MASTER_INDEX=$(cat /tmp/MASTER_INDEX 2>/dev/null || echo 0); bash xxxx_train.sh" # xxxx_train.sh换成实际训练脚本路径 resources: requests:
训练tokenizer文件说明 在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的
附录:指令微调训练常见问题 问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速
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
训练作业的自定义镜像制作流程 如果您已经在本地完成模型开发或训练脚本的开发,且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定义镜像,并上传至SWR服务。您可以在ModelArts使用此自定义镜像创建训练作业,使用ModelArts提供的资源训练模型。 制作流程 图1
configuration: /etc/NetworkManager/NetworkManager.conf (lib: 00-server.conf) [main] # plugins=ifcfg-rh,ibft # rc-manager=symlink # auth-polkit=true # dhcp=dhclient
训练tokenizer文件说明 在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的