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ca数据集。 MOSSInstructionHandler:使用微调的moss数据集。 MBS 1 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中,为了减少气泡时间,会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关,可根据实际情况进行调整。
Token解码能与下一次模型推理并行计算,从而减少总推理时延。该参数需要设置环境变量DEFER_DECODE=1才能生效。 export USE_VOCAB_PARALLEL=1 # 是否使用词表并行;默认值为1表示开启并行,取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型(如llam
Token解码能与下一次模型推理并行计算,从而减少总推理时延。该参数需要设置环境变量DEFER_DECODE=1才能生效。 export USE_VOCAB_PARALLEL=1 # 是否使用词表并行;默认值为1表示开启并行,取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型(如llam
强大的工具:Megatron-LM和DeepSpeed,可在具有分布式计算能力的系统上进行训练,并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatron-LM是一个用于大规模语言建模的模型。它基于GPT(Generative Pre-trained
Token解码能与下一次模型推理并行计算,从而减少总推理时延。该参数需要设置环境变量DEFER_DECODE=1才能生效。 export USE_VOCAB_PARALLEL=1 # 是否使用词表并行;默认值为1表示开启并行,取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型(如llam
表示张量并行。对应训练参数 tensor-model-parallel-size 。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。对应训练参数 pipeline-model-parallel-size 。 CP 1 表示context并行,默认为
表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 8 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 CP 1 表示context并行,默认为1。应用于训练长序列文本的模型。若训练时SEQ_LEN超过32768长度,则推荐增加CP值(CP
表示张量并行。对应训练参数 tensor-model-parallel-size 。 PP 4 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。对应训练参数 pipeline-model-parallel-size 。 CP 1 表示context并行,默认为
针对不同的数据量和算法情况,推荐以下训练方案: 单机单卡:小数据量(1G训练数据)、低算力场景(1卡Vnt1),存储方案使用“OBS的并行文件系统(存放数据和代码)”。 单机多卡:中等数据量(50G左右训练数据)、中等算力场景(8卡Vnt1),存储方案使用“SFS(存放数据和代码)”。
代码运行故障 Notebook运行代码报错,在'/tmp'中到不到文件 Notebook无法执行代码,如何处理? 运行训练代码,出现dead kernel,并导致实例崩溃 如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误? 如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃?
表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 8 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 CP 1 表示context并行,默认为1。应用于训练长序列文本的模型。若训练时SEQ_LEN超过32768长度,则推荐增加CP值(CP
表示张量并行。对应训练参数 tensor-model-parallel-size 。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。对应训练参数 pipeline-model-parallel-size 。 CP 1 表示context并行,默认为
表示张量并行。对应训练参数 tensor-model-parallel-size 。 PP 4 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。对应训练参数 pipeline-model-parallel-size 。 CP 1 表示context并行,默认为
挂载到指定目录:支持设置“数据盘挂载到的指定路径”和“写入模式”,包括线性和条带化。 以本地持久卷挂载:支持“持久卷写入模式”设置,包括线性和条带化,此处设置的是所有数据盘的写入模式。 以临时存储卷挂载:支持“临时卷写入模式”设置,包括线性和条带化,此处设置的是所有数据盘的写入模式。 新增规格 - 支持添加多个规格。限制如下:
“队列名称”:系统自动将当前账号下的DLI队列展现在列表中,您可以在下拉框中选择您所需的队列。 “数据库名称”:根据选择的队列展现所有的数据库,请在下拉框中选择您所需的数据库。 “表名称”:根据选择的数据库展现此数据库中的所有表。请在下拉框中选择您所需的表。 DLI的详细功能说明,请参见《DLI用户指南》。
tar”包。训练开始时从OBS上下载到“/cache”目录,解压以后使用。 如果文件较大,可以保存成多个“.tar”包,在入口脚本中调用多进程进行并行解压数据。不建议把散文件保存到OBS上,这样会导致下载数据很慢。 在训练作业中,使用如下代码进行“.tar”包解压: import moxing
Token解码能与下一次模型推理并行计算,从而减少总推理时延。该参数需要设置环境变量DEFER_DECODE=1才能生效。 export USE_VOCAB_PARALLEL=1 # 是否使用词表并行;默认值为1表示开启并行,取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型(如llam
单卡执行脚本中添加参数“--local_rank -1”。 多卡模式下无需指定,会默认启动DistributedDataParallel(DDP)多卡并行模式。GPU环境单卡执行同样需要指定local_rank为 -1。 父主题: 常见问题
由于模型中LoRA微调训练存在已知的精度问题,因此不支持TP(tensor model parallel size)张量模型并行策略,推荐使用PP(pipeline model parallel size)流水线模型并行策略,具体详细参数配置如表2所示。 步骤3 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。
Notebook无法执行代码,如何处理? 当Notebook出现无法执行时,您可以根据如下几种情况判断并处理。 如果只是Cell的执行过程卡死或执行时间过长,如图1中的第2个和第3个Cell,导致第4个Cell无法执行,但整个Notebook页面还有反应,其他Cell也还可以单击