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梯度裁剪和亲和优化器等多个可替换的API,用户可根据代码堆栈找到需要替换的具体源码,然后根据API instruction跳转后的参考文档修改源代码,从而使能亲和API提升训练性能。注意这里提示的亲和API并非都能提升训练性能,需要用户替换后实测,由于有一定代码修改和测试成本,因此优先级可以视作最低。
yaml相对或绝对路径,此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline <baseline>:<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径,用户可自行修改,不填则使用工具自带基线配置,默认基线配置样例如下: --o <output_dir>: <可选>任务完成输出excel表格路径,默认为"
八卡规格。 当前功能还处于试验阶段,只有llama3-8B/70B适配。 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表1进行配置。 图3 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
八卡规格。 当前功能还处于试验阶段,只有llama3-8B/70B适配。 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表1进行配置。 图4 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
继承想要的通用的父类,实现_filter方法,然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 同样以 llama2 为例,用户可直接编辑 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 脚本,自定义环境变量
八卡规格。 当前功能还处于试验阶段,只有llama3-8B/70B适配。 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表1进行配置。 图3 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
八卡规格。 当前功能还处于试验阶段,只有llama3-8B/70B适配。 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表1进行配置。 图3 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
八卡规格。 当前功能还处于试验阶段,只有llama3-8B/70B适配。 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表1进行配置。 图3 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
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co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、在容器中使用ma-user用户, vLLM使用transformers版本与awq冲突,需要切换conda环境,运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 conda create
八卡规格。 当前功能还处于试验阶段,只有llama3-8B/70B适配。 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表1进行配置。 图3 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
实际存储空间足够,却依旧报错“No Space left on device”。可能是inode不足,或者是触发操作系统的文件索引缓存问题,导致操作系统无法创建文件,造成用户磁盘占满。 触发条件和下面的因素有关: 文件名越长,文件数量的上限越小。 blocksize越小,文件数量的上限越小。 blocksize
AutoAWQ量化工具的适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 1、在容器中使用ma-user用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 cd llm_tools/AutoAWQ bash build.sh 2、运行“examples/quantize
AutoAWQ量化工具的适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 1、在容器中使用ma-user用户, vLLM使用transformers版本与awq冲突,需要切换conda环境,运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 conda create
co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、在容器中使用ma-user用户, vLLM使用transformers版本与awq冲突,需要切换conda环境,运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 conda create
AutoAWQ量化工具的适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 1、在容器中使用ma-user用户, vLLM使用transformers版本与awq冲突,需要切换conda环境,运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 conda create
/home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps
八卡规格。 当前功能还处于试验阶段,只有llama3-8B/70B适配。 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表1进行配置。 图3 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
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/configs/unet.ini 最多支持100档配置,每一档通过英文逗号分隔。 如果用户设置的dim数值过大或档位过多,可能会导致模型编译失败,此时建议用户减少档位或调低档位数值。 如果用户设置了动态维度,实际推理时,使用的输入数据的shape需要与设置的档位相匹配。 父主题: