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报错“An SSH installation couldn't be found”或者“Could not establish connection to instance xxx: 'ssh' ...”如何解决? 问题现象 或 VS Code连接Notebook一直提示选择证书
使用VSCode-huawei,报错:卸载了‘ms-vscode-remote.remot-sdh’,它被报告存在问题 问题现象 使用华为自研的VS Code软件时,报错“卸载了‘ms-vscode-remote.remot-sdh’,它被报告存在问题”。 原因分析 Remote
训练tokenizer文件说明 在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.3
训练tokenizer文件说明 在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。
训练中的权重转换说明 以 llama2-13b 举例,运行 0_pl_pretrain_13b.sh 脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换,则直接执行预训练任务。若未进行权重转换,则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练tokenizer文件说明 在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.3
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后,可通过ECS运行Dockerfile文件,在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包,并上传到ECS的目录下(可自定义路径),获取地址参考表1。 解压A
使用VSCode-huawei,报错:我们卸载了‘ms-vscode-remote.remot-sdh’,它被报告存在问题 问题现象 使用华为自研的VS Code软件时,报错“我们卸载了‘ms-vscode-remote.remot-sdh’,它被报告存在问题”。 原因分析 Remote
在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业 ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包,提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具,能够
创建文本分类项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“自动学习”,进入新版自动学习页面。
训练图像分类模型 完成图片标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求,否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类,且每种分类的图片不少于5张。
在JupyterLab中使用MindInsight可视化作业 ModelArts支持在开发环境中开启MindInsight可视化工具。在开发环境中通过小数据集训练调试算法,主要目的是验证算法收敛性、检查是否有训练过程中的问题,方便用户调测。 MindInsight能可视化展现出训
Workflow多分支运行介绍 当前支持两种方式实现多分支的能力,条件节点只支持双分支的选择执行,局限性较大,推荐使用配置节点参数控制分支执行的方式,可以在不添加新节点的情况下完全覆盖ConditionStep的能力,使用上更灵活。 构建条件节点控制分支执行主要用于执行流程的条件
使用MobaXterm工具SSH连接Notebook后,经常断开或卡顿,如何解决? 问题现象 MobaXterm成功连接到开发环境后,过一段时间会自动断开。 可能原因 配置MobaXterm工具时,没有勾选“SSH keepalive”或专业版MobaXterm工具的“Stop server
非分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.5.0框架部署并启动推理服务。 什么是非分离部署 全量推理和增量推理在同一节点上进行。 前提条件 已准备好DevServer环境,具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源。
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化,量化方法为per-group。 Step1 模型量化
AOE的自动性能调优使用上完全没有效果怎么办? 在MindSpore Lite Convertor2.1版本之前可能出现的调优不生效的场景,建议直接使用MindSpore Lite Convertor2.1及以后的版本。配置文件指定选项进行AOE调优。使用转换工具配置config
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例,使用训练作业运行:0_pl_pretrain_13b.sh 训练脚本后,脚本检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data