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/home/work/user-job-dir/app/train.py {python_file_parameter}”。需要调用通过启动脚本run_train.sh进行变量的初始化,如AK/SK。run_train.sh后跟python是保证python文件能在已经初始化的变量环境下执行,即使用run_train
CMD sh /home/mind/run.sh 启动入口文件run.sh需要自定义。示例如下: #!/bin/bash # 自定义脚本内容 ... # run.sh调用app.py启动服务器,app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设
Step9 启动训练服务 在/home/ma-user/Open-Sora-Plan1.0/目录下进行操作 训练至少需要单机8卡。 命令启动训练脚本。 例如:训练65帧的视频,拼接4张图片,则执行如下命令: bash train_videoae_65x512x512.sh 正常训练过程
Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的音频,至少有2种以上的分类,每种分类的音频数据数不少20条。 创建数据集 数据准备完成后,需要创建相应项目
ching特性。在推理服务启动脚本中添加此参数表示使用,不添加表示不使用。如果模型长度>8192,不支持开启prefix-caching特性,否则会导致推理服务不可用。 --quantization:推理量化参数。当使用量化功能,则在推理服务启动脚本中增加该参数,如果未使用量化功
解压AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip代码包。 unzip AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-*.zip 运行推理构建脚本build.sh文件,自动获取ascend_vllm_adapter文件夹中提供的vLLM相关算子代码。 cd llm_inference
训练代码文件会被下载到训练容器的“${MA_JOB_DIR}/code”目录中。 启动文件 必填,选择代码目录中训练作业的Python启动脚本。 ModelArts只支持使用Python语言编写的启动文件,因此启动文件必须以“.py”结尾。 父主题: 制作自定义镜像用于训练模型
json文件前4万条数据作为后续使用的demo数据集(命名为:coco2014_train_filter_40k.json); 启动训练脚本前,需检查并保证下载的数据集train2014文件夹与训练脚本均在工作目录${container_work_dir}下。 demo数据集配置指导如下: 修改custom_dataset_info_demo
ue 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、梯度累积值取值表,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Dee
Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 创建数据集 数据准备完成后,需要创建相应项目支持的类型的数据集,具体操作请参考创建ModelArts数据集。 父主题:
gid=100(ma-group) groups=100(ma-group) 安装和配置OBS命令行工具 obsutil是用于访问、管理对象存储服务OBS的命令行工具,使用该工具可以对OBS进行常用的配置管理操作,如创建桶、上传文件/文件夹、下载文件/文件夹、删除文件/文件夹等。
使用如下命令登录huggingface,并输入个人账号的token: huggingface-cli login 执行如下命令运行推理脚本启动SD3服务: #配置环境变量 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True
当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的位置继续训练,加载中断生成的checkpoint,中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。 如果要使用自动重启功能,资源规格必须选择八卡规格。 当
当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的位置继续训练,加载中断生成的checkpoint,中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。 如果要使用自动重启功能,资源规格必须选择八卡规格。 当
当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的位置继续训练,加载中断生成的checkpoint,中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。 如果要使用自动重启功能,资源规格必须选择八卡规格。 当
释放资源。保存在其中的代码文档将丢失,请注意备份文件以及使用时长。 CodeLab入口 ModelArts管理控制台的“总览”页 在“开发工具”区域下方,展示“CodeLab”简介卡片,单击“立即体验”,即可进入。 图1 CodeLab入口 AI Gallery页面提供的Notebook样例
ue 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、梯度累积值取值表,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Dee
ue 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、梯度累积值取值表,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Dee
本地IDE使用PyCharm工具,远程连接访问,具体参见通过PyCharm远程使用Notebook实例。 本地IDE使用VS Code工具,远程连接访问,具体参见通过VS Code远程使用Notebook实例。 本地IDE使用SSH工具,远程连接访问,具体参见通过SSH工具远程使用Notebook。
实例。同时也支持用户在Notebook中,基于已有镜像制作新的自定义镜像。 制作自定义镜像用于训练模型 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