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保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40
#检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4
显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
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,并可通过不同模型中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。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。
执行训练任务【新】 新的训练方式将统一管理训练日志、训练结果和训练配置,使用yaml配置文件方便用户根据自己实际需求进行修改。推荐用户使用该方式进行训练。 权重文件支持以下组合方式,用户根据自己实际要求选择: 训练stage 不加载权重 增量训练:加载权重,不加载优化器(默认开启)
r文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及上传的镜像。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。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入:
显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
证。 “远程访问白名单” 可选,开启“SSH远程开发”功能后,可以设置此参数。 设置为允许远程接入访问这个Notebook的IP地址(例如本地PC的IP地址或者访问机器的外网IP地址,最多配置5个,用英文逗号隔开),不设置则表示无接入IP地址限制。 如果用户使用的访问机器和Mod
Adviso主页面 提交性能诊断任务 如果您的NPU性能数据存放在OBS上,Source选择OBS,Path输入OBS地址,格式如obs://bucket1/profiling_dir1,单击Submit按钮。界面参考下图。 图4 分析OBS上的性能数据 如果您的NPU性能数据存放在Noteb
请求超时返回Timeout 问题现象 服务预测请求超时 原因分析 请求超时,大概率是APIG(API网关)拦截问题。需排查APIG(API网关)和模型。 处理方法 优先排查APIG(API网关)是否是通的,可以在本地使用curl命令排查,命令行:curl -kv {预测地址}。如
6455,后由RFC 7936补充规范。Web IDL中的WebSocket API由W3C标准化。 WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单,允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中,浏览器和服务器只需要完成一次握手,两者之间就可以建立持久性的连接,并进行双向数据传输。
处理方法 Header: 在调用指南页签上最多可以获取到两个api地址,分别是支持IAM/AKSK认证的地址以及支持APP认证的地址,对于支持不同认证方式的地址, 对header的组织也不同,具体如下: IAM/AKSK认证方式:需要在header的X-Auth-Token字段上填入
前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的llm_train/AscendFactory代码目录。
通过API接口查询模型详情,model_name返回值出现乱码 问题现象 通过API接口查询模型详情,model_name返回值出现乱码。例如model_name为query_vec_recall_model,但是api接口返回结果是query_vec_recall_model_b。
#运行opencompass脚本 ├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 确保容器内通网,未通网需要配
启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考:https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs
示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式一:根据指定的job_id删除。 from modelarts.session import Session from modelarts
host:设置为8443。 部署类型:选择在线部署。 图13 设置模型参数 填写apis定义,单击“保存”生效。apis定义中指定输入为文件,具体内容参见下面代码样例。 图14 填写apis定义 apis定义具体内容如下: [{ "url": "/", "method": "post"
启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考:https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs
在训练作业的过程中,会使用到第三方库。以C++为例,请参考如下操作步骤进行安装: 将源码下载至本地并上传到OBS。使用OBS客户端上传文件的操作请参见上传文件。 将上传到OBS的源码使用Moxing复制到开发环境Notebook中。 以下为使用EVS挂载的开发环境,将数据复制至notebook中的代码示例: