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昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本: 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。
代码示例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme.md” 必选文件,数据集要求说明,定义了模型训练时对数据集的要求,会显示在微调工作流的“准备数据”页面。
如果以vllm接口启动服务,设置请求路径:“/generate”,输入预测代码“{"prompt": "你好", "temperature":0, "max_tokens":20}”,单击“预测”既可看到预测结果。
git lfs install git clone https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5 -b onnx 图21 代码下载成功 容器环境保存镜像。 配置好环境后可以进行业务代码的开发调试。
前提条件 使用MindSpore引擎编写训练脚本时,为了保证训练结果中输出Summary文件,您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 将数据记录到Summary日志文件中的具体方式请参考收集Summary数据。
如果以vllm接口启动服务,设置请求路径:“/generate”,输入预测代码“{"prompt": "你好", "temperature":0, "max_tokens":20}”,单击“预测”既可看到预测结果。
训练测试用例使用NLP的bert模型,详细代码和指导可参考Bert。 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1,已经把测试数据和代码打进镜像中。
API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/processor-tasks 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。
性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-x.x.x.zip的llm_evaluation目录下。
示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。
docker pull {image_url} 步骤三 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.909-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.909-xxx.zip到主机中,包获取路径请参见表2。
dir} 问题3:训练过程报错:ImportError: XXX not found in your environment: flash_attn 根因:昇腾环境暂时不支持flash_attn接口 规避措施:修改dynamic_module_utils.py文件,将180-184行代码注释掉
apis定义中指定输入为文件,具体内容参见下面代码样例。
发布包 软件包特性说明 配套说明 备注 昇腾云模型代码 三方大模型,包名:AscendCloud-3rdLLM PyTorch框架下支持如下模型训练: llama2-7b llama2-13b llama2-70b qwen-7b qwen-14b qwen-72b baichuan2
性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_evaluation目录下。
示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。
创建/mnt/sfs_turbo目录作为挂载目录 ,命令为:mkdir /mnt/sfs_turbo SFS Turbo存储手动挂载到安装节点中,挂载命令如下截图: 挂载完成后,可通过以下步骤获取到代码和数据,并上传至/mnt/sfs_turbo路径下。 父主题: 准备工作
sdk_encrypt_implementation_func 自定义加密函数,认证用的AK和SK硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件中密文存放,使用时解密,确保安全。
API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/processor-tasks 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。
代码包文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名的实际时间为准。 Step1 准备环境 请参考Cluster资源开通,购买Cluster资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。