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sh ./scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断
sh ./scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断
/scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断
上传数据和算法至OBS(首次使用时需要) 前提条件 已经在OBS上创建好并行文件系统,请参见创建并行文件系统。 已经在obsutil安装和配置,请参见obsutils安装和配置。 准备数据 单击下载动物数据集至本地,并解压。 通过obsutil将数据集上传至OBS桶中。 ./obsutil
某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注,降低人工标注量,帮助用户找到难例。
内存,根据实际删除回收站里不需要的大文件。 在Notebook实例详情页,查看实例的存储容量。 执行如下命令,排查虚拟机所使用的存储空间,一般接近存储容量,请排查回收站占用内存。 cd /home/ma-user/work du -h --max-depth 0 执行如下命令,排
修改模型服务QPS 流量限制QPS是评估模型服务处理能力的关键指标,它指示系统在高并发场景下每秒能处理的请求量。这一指标直接关系到模型的响应速度和处理效率。不当的QPS配置可能导致用户等待时间延长,影响满意度。因此,能够灵活调整模型的QPS对于保障服务性能、优化用户体验、维持业务流畅及控制成本至关重要。
查看在线服务的事件 服务的(从用户可看见部署服务任务开始)整个生命周期中,每一个关键事件点在系统后台均有记录,用户可随时在对应服务的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解服务部署和运行过程,遇到任务异常时,更加准确的排查定位问题。可查看的事件点包括: 表1 事件 事件类型 事件
Face 转 Megatron mg2hf:用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数,一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数,一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/Llama2-13B
Face 转 Megatron mg2hf:用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数,一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数,一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/Llama2-13B
Face 转 Megatron mg2hf:用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数,一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数,一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/Llama2-13B
Face 转 Megatron mg2hf:用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数,一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数,一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/Llama2-13B
自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 模型统一管理 针对自动学习项目,当模型训练完成后,其生成的模型,将自动进入“模型管理”页面,如下图所示。模型名称由系统自动命名,前缀与自动学习项目的名称一致,方便辨识。 自动学习生成的模型,不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型 自动学习生成的模型,支持哪些其他操作
义命令。 “环境变量”增加“MY_SSHD_PORT = 38888”。 “配置节点间SSH免密互信”开关打开,并设置“SSH密钥目录”,一般保持默认值。该配置会在下发训练作业后,自动在训练容器的“/home/ma-user/.ssh”目录下生成SSH密钥文件和配置文件“authorized_keys
增加Python和pip的安装路径,具体步骤如下。pip的安装路径一般为Python所在目录的Scripts文件夹。 快捷键“win+R”,在“运行”窗口中输入“sysdm.cpl”,单击“确定”。 在“系统属性”中切换到“高级”页签,单击“环境变量”。 在“环境变量”的“用户
Face 转 Megatron mg2hf:用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数,一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数,一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/Llama2-13B
Face 转 Megatron mg2hf:用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数,一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数,一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/Llama2-13B
owerCase','BertWordPieceCase','GPT2BPETokenizer','PretrainedFromHF'],一般为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path:tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。
查看批量服务的事件 服务的(从用户可看见部署服务任务开始)整个生命周期中,每一个关键事件点在系统后台均有记录,用户可随时在对应服务的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解服务部署和运行过程,遇到任务异常时,更加准确的排查定位问题。可查看的事件点包括: 表1 事件 事件类型 事件
owerCase','BertWordPieceCase','GPT2BPETokenizer','PretrainedFromHF'],一般为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path:tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。