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本教程案例是基于ModelArts Lite k8s Cluster运行的,需要购买并开通k8s Cluster资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。
新建文件夹“self-define-images”,在该文件夹下编写自定义镜像的“Dockerfile”文件和应用服务代码“test_app.py”。本样例代码中,应用服务代码采用了flask框架。 文件结构如下所示 self-define-images/ --Dockerfile
桶。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook,以便能够通过它访问SFS
"category": "Brainstorming" } 如果用户希望将 MOSS 数据集的 Excel 格式转换为,json 格式。可使用代码中提供的 scripts/tools/ExcelToJson.py 工具,其转换的要求为: 本脚本可以处理的格式有:.xls .xlsx
删除模型 删除模型对象。 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。 方式1:根据导入模型或模型调试生成的模型对象进行模型对象删除 1 2 3 4 5 6 from modelarts
精度调优总体思路 精度问题定位首先要能在昇腾环境上稳定地复现问题,这样才可以在该异常场景下进行针对性分析。大模型训练通常使用多机训练,多机训练的问题复现成本通常较高,且难以直接Dump分析(例如直接使用精度工具采集整网Tensor信息可能会产生TB级的Dump数据,存储和复制都比
云上迁移适配故障 无法导入模块 训练作业日志中提示“No module named .*” 如何安装第三方包,安装报错的处理方法 下载代码目录失败 训练作业日志中提示“No such file or directory” 训练过程中无法找到so文件 ModelArts训练作业无法解析参数,日志报错
使用Notebook不同的资源规格,为什么训练速度差不多? 使用MoXing时,如何进行增量训练? 在Notebook中如何查看GPU使用情况 如何在代码中打印GPU使用信息 Ascend上如何查看实时性能指标? 不启用自动停止,系统会自动停掉Notebook实例吗?会删除Notebook实例吗?
"category": "Brainstorming" } 如果用户希望将 MOSS 数据集的 Excel 格式转换为,json 格式。可使用代码中提供的 scripts/tools/ExcelToJson.py 工具,其转换的要求为: 本脚本可以处理的格式有:.xls .xlsx
lab/console查询 前端插件安装目录为:/home/ma-user/.local/share/jupyter/labextensions 后端插件代码安装目录:/home/ma-user/.local/lib/python3.7/site-packages 配置文件目录:/home/ma-user/
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本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的,需要购买并开通DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。
桶。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook,以便能够通过它访问SFS
评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 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。 代码目录如下: benchmark_tools ├── benchmark_parallel
下载华为侧插件代码包AscendCloud-AIGC-6.3.907-xxx.zip文件,获取路径参见表1。本案例使用的是解压到子目录aigc_train->torch_npu->koyha_ss的所有文件,将koyha_ss整个目录上传到宿主机上。 依赖的插件代码包、模型包和数
BS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。 本文档也以将运行代码以及输入输出数据存放OBS为例,请参考创建OBS桶,例如桶名:standard-llama2-13b。并在该桶下创建文件夹目录用于后续存储代码使用,例如:training_data。 创建VPC 虚拟私有云(Virtual
BS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。 本文档也以将运行代码以及输入输出数据存放OBS为例,请参考创建OBS桶,例如桶名:standard-llama2-13b。并在该桶下创建文件夹目录用于后续存储代码使用,例如:training_data。 创建VPC 虚拟私有云(Virtual
在创建资源池时自定义设置,设置专属资源池容器引擎空间不会造成额外费用增加。 如果使用的是OBS导入或者训练导入,则包含基础镜像、模型文件、代码、数据文件和下载安装软件包的大小总和。 如果使用的是自定义镜像导入,则包含解压后镜像和镜像下载文件的大小总和。 父主题: 导入模型
size的大小最大支持50G,专属资源池Docker size的大小最大支持50G。 如果使用的是OBS导入或者训练导入,则包含基础镜像、模型文件、代码、数据文件和下载安装软件包的大小总和。 如果使用的是自定义镜像导入,则包含解压后镜像和镜像下载文件的大小总和。 父主题: 模型管理