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通过关键代码段 + 退出码尝试去搜索引擎寻找解决办法。, 通过训练日志排查问题 通过日志判断出问题的代码范围。 修改代码,在问题代码段添加打印,输出更详细的日志信息。 再次运行作业,判断出问题的代码段。 父主题: 业务代码问题
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表示ERROR 4: 表示NONE export ASCEND_SLOG_PRINT_TO_STDOUT=1 # 表示日志打印 设置DUMP模型转换中间图。 设置DUMP中间图环境变量。 #shell export DUMP_GE_GRAPH=2
application/json" -d '{"prompt":"ultrarealistic shot of a furry blue bird"}' 服务端打印如下信息,表示发送请求成功。 图4 发送请求 客户端返回图像的base64编码。 图5 图像的base64编码 将客户端返回的base64编码转换为图片。
等待模型载入 执行训练启动命令后,等待模型载入,当出现“training”关键字时,表示开始训练。训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 最后,请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink
“日志”:可以搜索、查看和下载任务日志。 查看loss:当作业进入训练流程之后,会按照Step进行loss打印,因此在日志中搜索关键字段“lm loss”即可查看loss。 获取训练吞吐数据:在打印的loss日志中搜索关键字段“elapsed time per iteration”获取每步迭
--saveType=MINDIR --configFile=aoe_config.ini 命令执行成功后,性能自动优化前后的性能对比会打印到控制台上,同时会生成更为详细的json格式调优报告。 图2 自动调优输出文件 需要注意的是,并不是所有的模型使用性能自动调优都是有收益的
转换时确定对应的inputShape,用于模型的格式的编译与转换,可以在netron官网进行查看,或者对于模型结构中的输入进行shape的打印,并明确输入的batch。 一般来说,推理时指定的inputShape是和用户的业务及推理场景是紧密相关的,可以通过原始模型推理脚本或者网
查询数据集列表 dataset_list = Dataset.list_datasets(session) print(dataset_list) # 打印出查询结果 示例二:根据数据集类型查询数据集列表 # 查询图像分类数据集 dataset_list = Dataset.list_datasets(session
application/json" -d '{"prompt":"ultrarealistic shot of a furry blue bird"}' 服务端打印如下信息,表示发送请求成功。 图4 发送请求 客户端返回图像的base64编码。 图5 图像的base64编码 将客户端返回的base64编码转换为图片。
其中ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3指使用0-3卡执行训练任务 训练成功标志 “***** train metrics *****”关键字打印 训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission
其中ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3指使用0-3卡执行训练任务。 训练成功标志 “***** train metrics *****”关键字打印 训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission
等待模型载入 执行训练启动命令后,等待模型载入,当出现“training”关键字时,表示开始训练。训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 最后,请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink
等待模型载入 执行训练启动命令后,等待模型载入,当出现“training”关键字时,表示开始训练。训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 最后,请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink