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弹性集群Cluster ”,在Standard资源池列表中选中目标专属资源池。在资源池详情页的右上角选择“更多 > 转包周期”。 在弹出的“转包周期”页面,确认无误后单击“确定”。 图1 转包周期 选择弹性集群的购买时长,判断是否勾选“自动续费”,确认预计到期时间和配置费用后单击“去支付”。
描述 max_quota Integer 配额允许设置的最大值。 update_time Integer 最后修改时间,UTC。如用户未修改过该资源配额,则该值默认为该工作空间的创建时间。 resource String 资源的唯一标识。 quota Integer 当前配额值。配额值为-1代表不限制配额。
如果本地安装SDK时,出现如下图中的报错,需要先安装3.1.1版本的futures依赖包,然后再重新安装SDK。 pip install futures==3.1.1 图1 安装ModelArts SDK报错信息 当pip版本>=24.1版本时,会对安装包的名称进行校验,可能会出现如下报错:
MindSpeed的版本升级到commitID=4ea42a23 ModelLink的版本升级到commitID=8f50777 transformers版本升级到4.45.0 peft版本升级到0.12.0 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
Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户,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。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.911版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备资源 本教程案例是基于ModelArts Standard运行的,需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS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。
在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件,需要替换代码。替换文件{work_d
本章节主要介绍针对LLaMAFactory开发的测试工具benchmark,支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置,用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。 目前仅支持SFT指令监督微调训练阶段。
记住使用Dockerfile创建的新镜像名称, 后续使用 ${dockerfile_image_name} 进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。 图1 复制登录指令
Long 资源规格的ID。 core String 资源规格的核数。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu_num Integer 资源规格GPU的个数。 gpu_type String 资源规格GPU的类型。 spec_code String 云资源的规格类型。 max_num
all】默认为all Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后
all】默认为all Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后
ingFace的目录格式。即上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用了量化功能,则使用量化章节转换后的权重。如果使用的是训练后模型转换为HuggingFace格式的地址,还需要有Tokenizer原始文件。 --max-num-seqs:最大同时处理的请求数,超过后在等待池等候处理。
resource 是 String 资源标识。 quota 是 Integer 要修改的配额值。配额值为正整数或-1,-1代表不限制配额。配额值范围不能超过配额的最大值与最小值。可通过调用查询工作空间配额接口查询配额的最大值。 响应参数 状态码:200 表5 响应Body参数 参数 参数类型
记住使用Dockerfile创建的新镜像名称, 后续使用 ${dockerfile_image_name} 进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。 图1 复制登录指令
记住使用Dockerfile创建的新镜像名称, 后续使用 ${dockerfile_image_name} 进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。 图1 复制登录指令
录,AI引擎选择Custom,引擎包选择步骤3构建的镜像。 图3 创建模型 将创建的模型部署为在线服务,大模型加载启动的时间一般大于普通的模型创建的服务,请配置合理的“部署超时时间”,避免尚未启动完成被认为超时而导致部署失败。 图4 部署为在线服务 调用在线服务进行大模型推理,请
ingFace的目录格式。即上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用了量化功能,则使用量化章节转换后的权重。如果使用的是训练后模型转换为HuggingFace格式的地址,还需要有Tokenizer原始文件。 --max-num-seqs:最大同时处理的请求数,超过后在等待池等候处理。
--loader:权重转换要加载检查点的模型名称。 --tensor-model-parallel-size:${TP} 张量并行数,需要与训练脚本中的配置一样。 --pipeline-model-parallel-size:${PP} 流水线并行数,需要与训练脚本中的配置一样。 --saver:检查模型保存名称。
--add-qkv-bias:为qkv这样的键和值添加偏差。 权重转换完成后,在/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/converted_weights目录下查看转换后的权重文件。 图1 转换后的权重文件 父主题: SFT微调训练