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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 Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,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。 提示:本文档适用于仅使用OBS对象存储服务(Object
参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及上传的镜像。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。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用
本文档适用于OBS+SFS Turbo的数据存储方案,不适用于仅OBS存储方案。通过OBS对象存储服务(Object Storage Service)与SFS Turbo文件系统联动,可以实现灵活数据管理、高性能读取等。 约束限制 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3,驱动版本是23
表和权重文件。 在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件,例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中,得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建,此处仅为举例。
表和权重文件。 在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件,例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中,得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建,此处仅为举例。
表和权重文件。 在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件,例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中,得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建,此处仅为举例。
apply修改模型相关代码 代码上传至OBS 代码包解压后,在OBS中创建mllm_train目录,并将train/<commit_id>上传至该目录中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。 obs://standard-qwenvl-7b
还在计费。 有以下几种可能情况: 因为您在使用ModelArts过程中,将数据上传至OBS进行存储,OBS会根据实际存储的数据进行计费。建议前往OBS管理控制台,清理您不再使用的数据、文件夹以及OBS桶,避免产生不必要的费用。 您在创建Notebook时,选择了云硬盘EVS存储,
|──llm_tools # 推理工具 代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train
no 数据上传至OBS 在本文档中,采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。 上传OBS的文件规范: 预测分析项目的OBS数据路径需符合以下规则: 输入数据的OBS路径应指向数据文件,且文件不能直接放在OBS桶的根目录下,应该存放在OBS桶的文件夹内。如:“/obs-xxx/data/input
执行训练任务 执行训练任务(推荐) 执行训练任务(历史版本) 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)
repo_url 的方式下载,但是不支持断点续传,并且clone 会下载历史版本占用磁盘空间。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 利用OBS-Browser+工具将步骤1
apply修改模型相关代码 代码上传至OBS 代码包解压后,在OBS中创建mllm_train目录,并将train/<commit_id>上传至该目录中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。 obs://standard-qwenvl-7b
kenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及上传的镜像。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。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用
kenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及上传的镜像。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。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用
|──llm_tools # 推理工具 代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train
|──llm_tools # 推理工具 代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train
SDK参考》 OBS SDK OBS服务提供的SDK,对OBS进行操作。由于ModelArts较多功能需使用OBS中存储的数据,用户可使用OBS SDK进行调用,使用OBS存储您的数据。 OBS提供了多种语言SDK供选择,开发者可根据使用习惯下载OBS SDK进行调用。使用OBS SDK前,需下载OBS
Turbo 作业日志选择OBS中的路径,ModelArts的训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后,请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能,可查看模型开发简介。 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch
考创建OBS桶,例如桶名:standard-llama2-13b。 由于ModelArts创建训练作业时,需要将作业日志输出至OBS桶中,因此创建OBS桶为必选项。用户可通过OBS Browser+、obsutil等工具访问和管理OBS桶,将代码、模型文件、数据集等数据上传或下载进行备份。