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update service, rollback failed. 请联系技术支持。 正常 [model 0.0.1] OBS桶,OBS并行文件系统,SFS Turbo挂载成功。 [%s] %s volume successfully. - 服务部署和运行过程中,关键事件支持手动/自动刷新。
update service, rollback failed. 请联系技术支持。 正常 [model 0.0.1] OBS桶,OBS并行文件系统,SFS Turbo挂载成功。 [%s] %s volume successfully. - 服务部署和运行过程中,关键事件支持手动/自动刷新。
训练作业启动前下载数据、模型、代码。 训练作业运行中上传日志、模型。 建议配置。 操作步骤 本案例场景为单机单卡场景下创建训练作业,数据和代码存储在OBS服务的并行文件系统下,创建自定义镜像训练作业。 使用主用户账号登录管理控制台,单击右上角用户名,在下拉框中选择“统一身份认证”,进入统一身份认证(IAM)服务。
指标命名空间。可选值如下: PAAS.CONTAINER:组件指标、实例指标、进程指标和容器指标的命名空间 PAAS.NODE: 主机指标、网络指标、磁盘指标和文件系统指标的命名空间 PAAS.SLA:SLA指标的命名空间 PAAS.AGGR:集群指标的命名空间 CUSTOMMETRICS:默认的自定义指标的命名空间
baichuan2-13b 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
/sys/class/infiniband/mlx5_2/ports/1/counters/port_rcv_data) sleep 300 y=$(cat /sys/class/infiniband/mlx5_2/ports/1/counters/port_rcv_data) res=$(($y-$x)) echo
创建Workflow数据集标注节点 创建Workflow数据集导入节点 创建Workflow数据集版本发布节点 创建Workflow训练作业节点 创建Workflow模型注册节点 创建Workflow服务部署节点 父主题: 开发Workflow命令参考
baichuan2-13b 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
sft(指令微调) √ √ 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
训练原始数据集 |── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 多机情况下,只有在rank_0节点进行数据预处理,转换权重等工作,所以原始数据集和原始权重,包括保存结果路径,都应该在共享目录下。 父主题:
置ModelArts自定义OS优化组件,当前支持的镜像请参考Lite Server算力资源和镜像版本配套关系。 私有镜像 用户基于外部镜像文件或裸金属服务器创建的个人镜像,仅用户自己可见。包含操作系统、预装的公共应用以及用户的私有应用。选择私有镜像创建,可以节省您重复配置服务器的时间。
如果训练作业使用的是预置框架: 在创建训练作业时,“创建方式”选择“自定义算法”,“启动方式”选择“预置框架”,代码目录中新增sleep.py并将此脚本作为“启动文件”。这样启动的作业将会持续运行60分钟。您可通过Cloud Shell进入容器进行调试。 sleep.py示例: import os os
、minicpm、qwen-vl、internvl2、qwen2-vl、llava-onevision。 OUTPUT_NAME:输出结果文件名称, 默认llava。 ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES:表示支持多个模型服务实例,同时支持模型并行,如 0,1:2,3
准备工作 准备资源 本教程案例是基于ModelArts Standard运行,需要购买ModelArts专属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.906-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook
、minicpm、qwen-vl、internvl2、qwen2-vl、llava-onevision。 OUTPUT_NAME:输出结果文件名称, 默认llava。 ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES:表示支持多个模型服务实例,同时支持模型并行,如 0,1:2,3
训练原始数据集 |── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 多机情况下,只有在rank_0节点进行数据预处理,转换权重等工作,所以原始数据集和原始权重,包括保存结果路径,都应该在共享目录下。 父主题:
peft版本升级到0.12.0 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
peft版本升级到0.12.0 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
APP密钥。 app_type String APP类型。枚举值如下: APIC:该APP注册在roma connect网关上 APIG:该APP注册在共享API网关上 DEDICATE_APIG:该APP注册在专享API网关上 bounded_api_count Integer APP绑定API数量。
APP密钥。 app_type String APP类型。枚举值如下: APIC:该APP注册在roma connect网关上 APIG:该APP注册在共享API网关上 DEDICATE_APIG:该APP注册在专享API网关上 bounded_api_count Integer APP绑定API数量。