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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
网卡名称错误 当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如,ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5,则可以设置环境变量指定该值。 图1 网卡名称错误 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
从Manifest文件导入数据到数据集 前提条件 已存在创建完成的数据集。 准备需要导入的数据,具体可参见从Manifest文件导入规范说明。 需导入的数据,已存储至OBS中。Manifest文件也需要存储至OBS。 确保数据存储的OBS桶与ModelArts在同一区域,并确保用户具有OBS桶的操作权限。
构建条件节点控制分支执行 功能介绍 主要用于执行流程的条件分支选择,可以简单的进行数值比较来控制执行流程,也可以根据节点输出的metric相关信息决定后续的执行流程。主要应用场景如下: 可以用于需要根据不同的输入值来决定后续执行流程的场景。例如:需要根据训练节点输出的精度信息来决
从AI Gallery下载到桶里的数据集,再在ModelArts里创建数据集,显示样本数为0 首先需要确认从AI Gallery下载的数据格式,比如压缩包、excel文件等会被忽略,支持格式详情: 数据集类型 标注类型 创建数据集 导入数据 导出数据 发布数据集 修改数据集 管理版本
报错“Host key verification failed.'或者'Port forwarding is disabled.”如何解决? 问题现象 或 原因分析 Notebook实例重新启动后,公钥发生变化,OpenSSH核对公钥发出警告。 解决方法 在VS Code中使用命令方式进行远程连接时,增加参数"-o
动态挂载OBS并行文件系统成功,但是在Notebook的JupyterLab中无法看到本地挂载点 问题现象 在Notebook中动态挂载OBS并行文件系统,本地挂载目录为/data/demo-yf/,实际在JupyterLab左侧导航看不到此目录。 图1 本地挂载目录 图2 Notebook的JupyterLab
从0制作自定义镜像用于创建训练作业(PyTorch+CPU/GPU) 本章节介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch,训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例,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的过程。 若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
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。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例,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的过程。 如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml样例配置文件、配置参数说明,用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
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。
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
Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明,用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 通过预置的镜像创建Notebook实例,在基础镜像上安装对应的自定义软件和依赖,在管理页面上进行操作,进而完成将运行的实例环境以容器镜像的方式保存下来。镜像保存后,默认工作目录是根目录“/”路径。 保存的镜像中,安装的依赖包不丢
在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 场景说明 本案例将基于ModelArts提供的MindSpore预置镜像,并借助ModelArts命令行工具(请参考ma-cli镜像构建命令介绍),通过加载镜像构建模板并修改Dockerfile,构建出一个新镜像,最后注册后在Notebook使用。
配置节点参数控制分支执行 功能介绍 支持单节点通过参数配置或者获取训练输出的metric指标信息来决定执行是否跳过,同时可以基于此能力完成对执行流程的控制。 应用场景 主要用于存在多分支选择执行的复杂场景,在每次启动执行后需要根据相关配置信息决定哪些分支需要执行,哪些分支需要跳过
在Workflow中指定仅运行部分节点 Workflow通过支持预置场景的方式来实现部分运行的能力,在开发工作流时按照场景的不同对DAG进行划分,之后在运行态可选择任意场景单独运行。具体代码示例如下所示: workflow =wf.Workflow( name="image_cls"
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。