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data/finetune/ 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值。在Notebook进入到
自己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以llama2为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值。在Notebook进入到
自己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以llama2为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值。在Notebook进入到
n/AscendSpeed 下执行启动脚本。xxx-Ascend请根据实际目录替换。 启动训练脚本可使用以下两种启动命令,二选一即可,其中区别如下: 传递参数形式:将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 # 多机执行命令为:sh scripts/l
n/AscendSpeed 下执行启动脚本。xxx-Ascend请根据实际目录替换。 启动训练脚本可使用以下两种启动命令,二选一即可,其中区别如下: 传递参数形式:将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 # 多机执行命令为:sh scripts/l
己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值,进入到
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.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本script
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.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本script
己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值,进入到
自己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以llama2为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值。在Notebook进入到
执行训练任务(推荐) 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中,可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
mllm_demo,identity 否,忽略此步骤,执行下一步。 如需其他配置参数,可参考表1按照实际需求修改。 步骤三 启动训练脚本 修改完yaml配置文件后,启动训练脚本。模型不同最少NPU卡数不同,NPU卡数建议值可参考表1。 修改启动脚本demo.sh 进入代码目录{work_di
mllm_demo,identity 否,忽略此步骤,执行下一步。 如需其他配置参数,可参考表1按照实际需求修改。 步骤三 启动训练脚本 修改完yaml配置文件后,启动训练脚本。模型不同最少NPU卡数不同,NPU卡数建议值可参考表1。 修改启动脚本demo.sh 进入代码目录{work_di
训练脚本说明参考 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
执行训练任务(历史版本) 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中,可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
训练脚本说明参考 训练参数配置说明【旧】 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Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
已处理好数据路径目录,如有处理完成数据可设置此参数 scirpts_dir /home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory/scripts_modellink 【必修改】ModelLink脚本相对或绝对路径,用于方便加载脚本 model_name_or_path
训练脚本说明参考 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
训练脚本说明参考 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 离线训练安装包准备说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
训练脚本说明参考 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 离线训练安装包准备说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)