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/scripts/obs_pipeline.sh 使用基础镜像的方法,需要确认训练作业的资源池是否联通公网,否则执行 install.sh 文件时下载代码会失败。因此可以选择配置网络或使用ECS中构建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时,需要修改 install.sh 中的
可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。DeepSpeed是一个开源库,用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed,可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性,以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值:sft、rm、ppo、dpo。
可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。DeepSpeed是一个开源库,用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed,可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性,以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值:sft、rm、ppo、dpo。
tarted/quickstart.html。 推荐通过OpenAI服务的API接口启动推理,单机单卡和单机多卡场景下的具体操作命令如下,可以根据参数说明修改配置。 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model ${container_model_path}
可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。DeepSpeed是一个开源库,用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed,可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性,以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值:sft、rm、ppo、dpo。
管理等。一般用户选择此项即可。 自定义:如果对用户有更精细化的权限管理需求,可使用自定义模式灵活按需配置ModelArts创建的委托权限。可以根据实际需在权限列表中勾选要配置的权限。 勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”,单击“创建”,完成委托授权配置。 父主题:
程中数值的上溢或下溢,从而提供更好的稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。
程中数值的上溢或下溢,从而提供更好的稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。
peline类的__init__方法调用该函数,在pipeline初始化的时候直接初始化模型。您可以参照如下样例,通过修改use_ascend修改该模型是否使用mindir运行,也可以编写代码通过环境变量指定。 # pipeline_onnx_stable_diffusion_img2img_mslite
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。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。
Server运行的,需要购买并开通Server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。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。
Server运行的,需要购买并开通Server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。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。
权限”。单击右上角“创建自定义策略”,“策略名称”为“Policy1”,策略配置方式选择JSON视图,输入策略内容,单击“确定”。 自定义策略“Policy1”的具体内容如下,可以直接复制粘贴。 { "Version": "1.1", "Statement": [ {
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。 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。
权重、优化器状态、调度器状态)。即便模型训练中断,也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的位置接续训练,加载中断生成的checkpoint,中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间
r安装包。您可以执行以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker.sh 如果docker images命令可以执行成功,表示Docker已安装,此步骤可跳过。
obsutil cp obs://standard-qwenvl-7b /mnt/sfs_turbo -r -f -flat 结束后可以看到如下目录结构: /mnt/sfs_turbo ├── training_data │ └── qwenvl_dataset
仔细评估内存使用情况。 退出码139 请排查安装包的版本,可能存在包冲突的问题。 排查办法 根据错误信息判断,报错原因来源于用户代码。 您可以通过以下两种方式排查: 线上环境调试代码(仅适用于非分布式代码) 在开发环境(notebook)申请相同规格的开发环境实例。 在noteb
divided by 4, (counting in double words, 32 bits), received on all VLs from the port. (counting in double words, 32 bits ≥0 NA NA NA 网卡发送数据总量 ma
opencompass/opencompass/models/vllm_api.py 中,可以适当调整 gpu_memory_utilization。如果还是 oom,建议适当往下调整。 最后,如果执行报错提示oom,建议修改数据集的shot配置。例如mmlu,可以修改文件 opencompass/configs/d