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saved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后的权重文件。 权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
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aved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后的权重文件。 注意:权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
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后执行ls /home/ma-user/work命令查看下载到Notebook中的文件。或者在JupyterLab左侧导航中显示下载的文件,如果没有显示,请刷新后查看,如图14所示。 图13 打开Terminal 图14 查看下载到Notebook中的文件 异常处理 通过OBS下
登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”,在“弹性集群”页面,选择“Lite资源池”页签,查看资源池列表。 进入资源池详情页,在节点管理页面,选择需要进行驱动升级的节点,单击操作列的“更多 > 驱动升级”。 在“驱动升级”弹窗中,会
若重启后,还是会Pending,建议多重复重启几次。 其他实例调度失败问题 首先通过打印Pod日志信息。根据错误信息,可通过访问官网链接:工作负载异常:实例调度失败,进行查找。 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
针对启用团队标注功能的数据标注任务,支持创建团队标注任务,将标注任务指派给不同的团队,由多人完成标注任务。同时,在成员进行数据标注过程中,支持发起验收、继续验收以及查看验收报告等功能。 团队标注功能是以团队为单位进行管理,数据集启用团队标注功能时,必须指定一个团队。一个团队可以添加多个成员。 一个账号最多可添加10个团队。
在扩缩容页面,根据业务需要增删模型服务的实例数,配置完成后,单击“确认”提交扩缩容任务。 在我的服务列表,单击服务名称,进入服务详情页,可以查看修改后的实例数是否生效。 父主题: 管理我的服务
新安装的包与镜像中带的CUDA版本不匹配。 处理方法 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试安装。 先远程登录到所选的镜像,使用“nvcc -V”查看目前镜像自带的CUDA版本。 重装torch等,需要注意选择与上一步版本相匹配的版本。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用Mode
视化作业流程 Step1 创建开发环境并在线打开 Step2 上传Summary数据 Step3 启动TensorBoard Step4 查看训练看板中的可视化数据 Step1 创建开发环境并在线打开 在ModelArts控制台,进入“开发空间 > Notebook”页面,创建T
业或实例上,判断是否使用了专属资源池。如判断相关作业或实例可停止,则可以停止,释放出更多的资源。 图1 总览 单击进入专属资源池详情页面,查看作业列表。 观察队头是否有其他作业在排队,如果已有作业在排队,则新建的作业需要继续等待。 图2 作业排队列表 如果通过排查计算,发现资源确
选择模型服务,单击操作列的“更多 > 设置QPS”,在弹窗中修改数值,单击“提交”启动修改任务。 图1 修改QPS 在我的服务列表,单击服务名称,进入服务详情页,可以查看修改后的QPS是否生效。 父主题: 管理我的服务
wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
在对专属资源池有一定了解后,如果您需要创建一个自己的专属资源池,您可参考创建Standard专属资源池来进行创建。 专属资源池创建成功后,可在查看Standard专属资源池详情中查看专属资源池的详细信息。 如果专属资源池的规格与您的业务不符,可通过扩缩容Standard专属资源池来调整专属资源池的规格。
/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/llama2-13b/converted_weights_TP${TP}PP${PP} 目录下查看转换后的权重文件。 Megatron转HuggingFace参数说明 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重
配的情况。 如果上述方法还出现了错误,可以去notebook里面调试打印CUDA_VISIBLE_DEVICES变量,或者用以下代码测试,查看结果是否返回的是True。 import torch torch.cuda.is_available() 建议与总结 在创建训练作业前,推
timestamp.jpg 查看数据集演进过程 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”,进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中,单击操作列的“更多 > 版本管理”,进入数据集“版本管理”页面。 您可以查看数据集的基本信息,并在左侧查看版本演进信息及其发布时间。
任务提交成功后,单击“查看服务详情”,等待服务状态变为“运行中”时,表示服务部署成功。预计时长4分钟左右。 图3 服务部署成功 步骤四:预测结果 在线服务部署完成后,单击“预测”页签。 在“预测”页签,单击“上传”,上传一个测试图片,单击“预测”查看预测结果。此处提供一个样例图片供预测使用。
processed_for_ma_input/llama2-13b/converted_weights_TP${TP}PP${PP}目录下查看转换后的权重文件。 Megatron转HuggingFace参数说明 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重