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C:\Users\xxx>python --version Python *.*.* 执行命令pip --version,确认Python通用包管理工具pip已经存在。 C:\Users\xxx>pip --version pip **.*.* from c:\users\xxx\appd
解决方法: 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,De
重启AI应用,使环境变量的新增、修改、删除生效。 当AI应用的状态为“运行中”时,则在“运行资源设置”处,单击“重启”。 当AI应用的状态为非“待启动”时,则环境变量的变更会随应用启动自动生效。 管理AI应用可见范围 创建AI应用时,默认“可见范围”是“私密”,且“仅自己可见”。创建完成后,支持修改可见范围。
修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图5 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前,针对Qwen系列模型(qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b)中的tokenizer 文件,需要修改代码。
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scripts/install.sh 文件中,找到需要git clone的文件,如下列所示。运行git clone命令,并git checkout切换到指定的版本。注意:针对Megatron-LM下载完成后,需要将megatron文件夹复制至ModelLink中。 git clone https://gitee
创建LoRA微调训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
线在持续产生的数据中持续迭代训练,确保这条流水线生产出来的模型始终维持在一个较好的状态。 图1 MLOps MLOps的整条链路需要有一个工具去承载,MLOps打通了算法开发到交付运维的全流程。和以往的开发交付不同,以往的开发与交付过程是分离的,算法工程师开发完的模型,一般都需要
4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2 7B lora/dpo 4096/8192 gradient_accumulation_steps:
Standard是面向AI开发者的一站式开发平台,提供了简洁易用的管理控制台,包含自动学习、数据管理、开发环境、模型训练、模型管理、部署上线等端到端的AI开发工具链。 Standard的自动学习可以帮助用户零代码构建AI模型。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模
NotebookFlavor objects 分页数据。 flavors Array of NotebookFlavor objects 支持切换的规格列表。 pages Integer 总的页数。 size Integer 每一页的数量。 total Long 总的记录数量。 表4
Step2 创建预训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
源。 自助管理集群GPU/NPU驱动:每个用户对集群的驱动要求不同,在新版专属资源池列表页中,可自行选择加速卡驱动,并根据业务需要进行立即变更或平滑升级。 父主题: Standard功能介绍
Arts所有监控指标。 方式三:通过Grafana查看所有监控指标 当AOM的监控模板不能满足用户诉求时,用户可以使用Grafana可视化工具来查看与分析监控指标。Grafana支持灵活而又复杂多样的监控视图和模板,为用户提供基于网页仪表面板的可视化监控效果,使用户更加直观地查看到实时资源使用情况。
核IO已经阻塞, 无法执行相关GPU命令,只能尝试释放D+进程。 处理方法 “nvidia-smi”是一个NVIDIA GPU监视器命令行工具,用于查看GPU的使用情况和性能指标,可以帮助用户进行GPU优化和故障排除。 但是建议在业务软件或训练算法中,避免频繁使用“nvidia-
scripts/install.sh 文件中,找到需要git clone的文件,如下列所示。运行git clone命令,并git checkout切换到指定的版本。注意:针对Megatron-LM下载完成后,需要将megatron文件夹复制至ModelLink中。 git clone https://gitee
修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图5 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前,针对Qwen系列模型(qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b)中的tokenizer 文件,需要修改代码。
修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图5 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前,针对Qwen系列模型(qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b)中的tokenizer 文件,需要修改代码。
修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图5 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前,针对Qwen系列模型(qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b)中的tokenizer 文件,需要修改代码。