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训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行:obs_pipeline.sh 训练脚本后,脚本自动执行数据集预处理,并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
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
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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案
使用Cloud Shell调试生产训练作业 ModelArts Standard提供了Cloud Shell,可以登录运行中的容器,用于调试生产环境的训练作业。 约束限制 仅专属资源池支持使用Cloud Shell登录训练容器,且训练作业必须处于“运行中”状态。 前提条件:给子账号配置允许使用Cloud
仓库链接信息。请参见表22。 表22 connection_info字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 protocol String 链接仓库协议。当前支持:ssh,https。 url String 链接仓库地址。 credential Object 证书信息,请参见表23。 表23
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
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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动
创建Workflow模型注册节点 功能介绍 通过对ModelArts模型管理的能力进行封装,实现将训练后的结果注册到模型管理中,便于后续服务部署、更新等步骤的执行。主要应用场景如下: 注册ModelArts训练作业中训练完成的模型。 注册自定义镜像中的模型。 属性总览 您可以使用
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行:obs_pipeline.sh 训练脚本后,脚本自动执行数据集预处理,并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
推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案
语言模型推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范
推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动
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。如果未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data