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练tokenizer文件说明。 步骤3 启动训练脚本 请根据步骤2 修改训练超参配置修改超参值后,再启动训练脚本。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例,多台机器执行训练启动命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。 进入代码目录 /h
步骤三 启动训练脚本 修改超参值后,再启动训练脚本。Llama2-70b建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70b为例,多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 启
步骤三 启动训练脚本 修改超参值后,再启动训练脚本。Llama2-70b建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70b为例,多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 启
Step3 启动训练脚本 修改超参值后,再启动训练脚本。其中 Llama2-70b建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70b为例,多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。
步骤三 启动训练脚本 修改超参值后,再启动训练脚本。其中 Llama2-70b建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70b为例,多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。
--backend:服务类型,支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:推理服务端口8080。 --tokenizer:tokeniz
Step3 启动训练脚本 修改超参值后,再启动训练脚本。其中 Llama2-70b建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70b为例,多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 多机执行命令为:sh
kenizer文件说明。 Step3 启动训练脚本 请根据Step2 修改训练超参配置修改超参值后,再启动训练脚本。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例,多台机器执行训练启动命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。 进入代码目录 /
步骤3 启动训练脚本 修改超参值后,再启动训练脚本。其中 Llama2-70b建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70b为例,多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 多机执行命令为:sh
Step3 启动训练脚本 修改超参值后,再启动训练脚本。Llama2-70b建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70b为例,多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 启
步骤三 启动训练脚本 修改超参值后,再启动训练脚本。Llama2-70b建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70b为例,多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 启
练tokenizer文件说明。 步骤三 启动训练脚本 请根据步骤二 修改训练超参配置修改超参值后,再启动训练脚本。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例,多台机器执行训练启动命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。 进入代码目录 /h
练tokenizer文件说明。 步骤三 启动训练脚本 请根据步骤二 修改训练超参配置修改超参值后,再启动训练脚本。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例,多台机器执行训练启动命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。 进入代码目录 /h
Step3 启动训练脚本 修改超参值后,再启动训练脚本。Llama2-70b建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70b为例,多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 示例:
文件数(含文件、文件夹数量)小于或等于1000个。 文件总大小小于或等于5GB。 “启动文件” 必须为“代码目录”下的文件,且以“.py”结尾,即ModelArts目前只支持使用Python语言编写的启动文件。 代码目录路径中的启动文件为训练启动的入口。 设置算法启动方式(预置框架+自定义) 图2 使用预置框架+自定义镜像创建算法
States、Gradient、Model Parameter分布到不同的NPU 增加卡数重新训练,未解决找相关人员定位。 问题2:访问容器目录时提示Permission denied 由于在容器中没有相应目录的权限,会导致访问时提示Permission denied。可以在宿主机中对相关目录做权限放开,执行命令如下。
步骤三 启动训练脚本 修改超参值后,再启动训练脚本。其中 Llama2-70b建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70b为例,多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。
互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网,则可以配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址,可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx
互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网,则可以配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址,可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx
互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网,则可以配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址,可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx