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训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
训练脚本说明 Yaml配置文件参数配置说明 模型NPU卡数、梯度累积值取值表 各个模型训练前文件替换 NPU_Flash_Attn融合算子约束 BF16和FP16说明 录制Profiling 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook(可选) 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 ECS中构建新镜像(可选) 父主题: 准备工作
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练tokenizer文件说明 断点续训和故障快恢说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 mc2融合算子报错 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.912) 场景介绍 准备工作 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题: MLLM多模态模型训练推理
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取基础镜像 ECS中构建新镜像 ECS中上传新镜像 父主题: 准备工作
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 联网下载SimSun.ttf时可能会遇到网络问题 在运行finetune_ds.sh 时遇到报错 父主题: Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
Qwen-VL模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.912) 场景介绍 准备工作 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题: MLLM多模态模型训练推理
不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具 (Deepspeed) 规格与节点数 Qwen-VL Qwen-VL 7B full 2048 gr
NPU的推理指导(6.3.908) SD WebUI推理方案概览 在DevServer上部署SD WebUI推理服务 在Standard上部署SD WebUI推理服务 SD WebUI推理性能测试 父主题: 文生图模型训练推理
NPU日志收集上传 场景描述 当NPU出现故障,您可通过本方案收集NPU的日志信息。本方案中生成的日志会保存在节点上,并自动上传至华为云技术支持提供的OBS桶中,日志仅用于问题定位分析,因此需要您提供AK/SK给华为云技术支持,用于授权认证。 约束限制 当前仅支持在贵阳一、乌兰察布一使用该功能。
请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值)。 响应参数 状态码:200 表3 响应Body参数 参数 参数类型
项目资源隔离、多项目分开结算等功能。 如果您开通了企业项目管理服务的权限,可以在创建工作空间的时候绑定企业项目ID,并在企业项目下添加用户组,为不同的用户组设置细粒度权限供组里的用户使用。 如果您未开通企业项目管理服务的权限,也可以在ModelArts创建自己独立的工作空间,但是无法使用跟企业项目相关的功能。
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Lite k8s Cluster环境,具体参考准备环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Cluster和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone,确保集群可以访问公网。
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.3框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Lite k8s Cluster环境,具体参考准备环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Cluster和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone,确保集群可以访问公网。
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed)
在Lite Cluster资源池上使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练 场景描述 ranktable路由规划是一种用于分布式并行训练中的通信优化能力,在使用NPU的场景下,支持对节点之间的通信路径根据交换机实际topo做网络路由亲和规划,进而提升节点之间的通信速度。
请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值)。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 grants