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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
Issues 下图展示了低优先级的动态shape问题,在NPU上动态shape可能导致频繁的算子编译从而影响训练性能,可以按照html中的提示在训练脚本开头加上如下红框中的两行代码(分布式训练请确保分布式训练的每个进程都可以使能这两行代码)。 图13 动态shape分析 schedule 下发维度通常包含如下几类问题
长或者多轮对话场景下推荐使用prefix-caching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。 --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,如果未使用量化功能,则无需配置。根据使用的量化方式配置,可选择awq或smoothquant方式。
ser用户执行后续命令。 docker exec -it ${container_name} bash 步骤八:进入容器执行数据集格式调整脚本 cd ${container_work_dir}/datasets/ python data.py 执行成功后,当前目录下会生成满足格式
长或者多轮对话场景下推荐使用prefix-caching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。 --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,如果未使用量化功能,则无需配置。根据使用的量化方式配置,可选择awq或smoothquant方式。
例如TensorFlow、PyTorch等,但是实际开发中,通常还需要安装其他依赖包,此时可以通过Terminal连接到环境里操作。 单击工具栏“Tools >Start SSH session”,选择SSH Configuration中配置的开发环境。可以执行pip install安装所需要的包。
由于ModelArts创建训练作业时,需要将作业日志输出至OBS桶中,因此创建OBS桶为必选项。用户可通过OBS Browser+、obsutil等工具访问和管理OBS桶,将代码、模型文件、数据集等数据上传或下载进行备份。 创建VPC 虚拟私有云(Virtual Private Cloud
运行训练作业时,当“代码目录”下载完成后,“启动命令”会被自动执行。 如果训练启动脚本用的是py文件,例如“train.py”,则启动命令如下所示。 python ${MA_JOB_DIR}/demo-code/train.py 如果训练启动脚本用的是sh文件,例如“main.sh”,则启动命令如下所示。
c-95c45e5d3e83 “-d”是Body体的文本内容。 方式三:使用Python语言发送预测请求 下载Python SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Python环境中集成API请求签名的SDK。 创建请求体,进行预测请求。 输入为文件格式 # coding=utf-8
--train-instance-type String 否 训练作业选择的资源规格。 --output String 否 训练的输出信息,指定后,训练作业将会把训练脚本中指定输出参数对应训练容器的输出目录上传到指定的OBS路径。如果需要指定多个参数,可以使用--output output1=obs://bucket/output1
Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的图片,至少有1种以上的分类,每种分类的图片数不少50张。 创建数据集 数据准备完成后,需要创建相应项目支持
解压AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip代码包。 unzip AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-*.zip 运行推理构建脚本build.sh文件,自动获取ascend_vllm_adapter文件夹中提供的vLLM相关算子代码。 cd llm_inference
ggingface token进行登录: huggingface-cli login 登录成功后,直接启动步骤三中的Diffusers推理脚本即可实现自动下载。 对于ComfyUI框架,只需要下载safetensors文件即可,即 https://huggingface.co/s
Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 创建数据集 数据准备完成后,需要创建相应项目支持的类型的数据集,具体操作请参考创建ModelArts数据集。 常见问题
log_path String 自定义镜像日志存储路径。 custom_script_path String Notebook启动时的自定义初始化脚本路径。 extend_storage Array<Storage> 扩展存储列表,如表4所示。扩展存储当前仅支持type为“obsfs”的类型,且仅对部分专属资源池开放。
func main() { // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; // 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD
py 文件中rope()方法,把scale计算中的dtype改成torch.float32。 图14 修改diffusers源码 运行推理脚本。 sed -i 's/self.verify = True/self.verify = False/g' /home/ma-user/a
log_path String 自定义镜像日志存储路径。 custom_script_path String Notebook启动时的自定义初始化脚本路径。 extend_storage Array<Storage> 扩展存储列表,如表4所示。扩展存储当前仅支持type为“obsfs”的类型,且仅对部分专属资源池开放。
join("directory_path/metrics.json", create_dir=False))) # 指定metric的输出路径,相关指标信息由作业脚本代码根据指定的数据格式自行输出(示例中需要将metric信息输出到训练输出目录下的metrics.json文件中) ], spec=wf
myhuaweicloud.com/deep-learning/pytorch:2.1.0-cann7.0.0 代码目录:设置为OBS中存放启动脚本文件的目录,例如:“obs://test-modelarts/pytorch/demo-code/”,训练代码会被自动下载至训练容器的“$