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据集预处理说明。 步骤2 修改训练超参配置 以 llama2-70b 和 llama2-13b 预训练 为例,执行脚本为 0_pl_pretrain_70b.sh 和 0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均
SFS Turbo的存储加速实践。 表1 不同场景所需服务及购买推荐 场景 OBS SFS SWR DEW ModelArts VPC ECS EVS 单机单卡 按需购买(并行文件系统) × 免费 免费 包月购买 免费 × 按需购买 单机多卡 × 包月购买 (HPC型500G) 免费
ModelArts CLI命令参考 ModelArts CLI命令功能介绍 (可选)本地安装ma-cli ma-cli auto-completion自动补全命令 ma-cli configure鉴权命令 ma-cli image镜像构建支持的命令 ma-cli ma-job训练作业支持的命令
更新代码目录下data/dataset_info.json文件。如使用以下示例数据集则命令如下。关于数据集文件格式及配置,更多信息请参考data/README_zh.md 的内容。 vim dataset_info.json 新加配置参数如下: "alpaca_gpt4_data": { "file_name":
创建训练任务并成功运行, 但是发布到至AI Gallery时, 版本那块显示状态异常 使用python3.6-torch1.4版本镜像环境安装MMCV报错 父主题: 训练作业
t.txt安装日志和ModelArts Standard平台日志。 表1 普通日志类型 日志类型 说明 训练进程日志 用户训练代码的标准输出。 pip-requirement.txt安装日志 如果用户有定义pip-requirement.txt文件,会产生pip包安装日志。 ModelArts平台日志
Notebook开发环境与华为云大数据服务DLI中的Spark引擎相连接,让数据工程师能便捷地使用Notebook进行大数据开发,以及如何在DataArts Studio服务配置Notebook文件定时调度任务。 白名单
修复Standard专属资源池故障节点 修改Standard专属资源池支持的作业类型 迁移Standard专属资源池和网络至其他工作空间 配置Standard专属资源池可访问公网 使用TMS标签实现资源分组管理 释放Standard专属资源池和删除网络 父主题: ModelArts
OBS服务操作权限。 请参考OBS权限管理,为当前IAM用户配置“作用范围”为“全局级服务”的“Tenant Administrator”策略,即拥有OBS服务所有操作权限。 如果需要限制此IAM用户操作,仅为此用户配置OBS相关的最小化权限项,具体操作请参见创建ModelArts自定义策略。
训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例,执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
如果您当前使用的浏览器版本过低,将在一定程度上影响页面的显示效果,系统会提示您尽快对浏览器进行升级。 如果您当前使用的浏览器不支持访问管理控制台,系统会建议您对浏览器进行升级或安装支持的浏览器。 表1 PC端浏览器兼容性一览表 浏览器类型 版本 操作系统 兼容性 Internet Explorer 11 Windows
如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y
准备租户名ID和IAM用户名ID,用于OBS桶配置。 将您的租户名ID和IAM用户名ID提供给华为技术支持,华为云技术支持将根据您提供的信息,为您配置OBS桶策略,以便用户收集的日志可以上传至对应的OBS桶。 华为云技术支持配置完成后,会给您提供对应的OBS桶目录“obs_dir”,该目录用于后续配置的脚本中。 图1
训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例,执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 业务代码问题
在AOM控制台查看ModelArts所有监控指标 ModelArts会定期收集资源池中各节点的关键资源(GPU、NPU、CPU、Memory等)的使用情况以及开发环境、训练作业、推理服务的关键资源的使用情况,并上报到AOM,用户可直接在AOM上查看,详细步骤如下: 登录控制台,搜索AOM,进入“应用运维管理”控制台。
资源管理 查询OS的配置参数 查询插件模板 查询节点列表 批量删除节点 批量重启节点 查询事件列表 创建网络资源 查询网络资源列表 查询网络资源 删除网络资源 更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表,可通过标签、资源池状态筛选查询资源池列表 查询资源池 删除资源池
如何删除预置镜像中不需要的工具 预置的基础镜像中存在cpp、gcc等调试/编译工具,如果您不需要使用这些工具,可以通过运行脚本删除。 创建一个run.sh脚本文件,文件中的代码内容如下。然后在容器中执行sh run.sh命令运行脚本。 #!/bin/bash delete_sniff_compiler()
图2 资源配置(单节点方式) 如果购买资源池时,节点数量采用整柜方式购买(部分规格支持),则在扩缩容时为整柜方式扩缩容,目标节点总数等于“数量*整柜”。“整柜”参数为创建资源池时选择,扩缩容时不可修改。用户通过增减“数量”来改变“目标总节点数”。 图3 资源配置(整柜方式)
Step3 LoRA微调超参配置 LoRA微调训练脚本llama2.sh,存放在xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/scripts/llama2/目录下。训练前,可以根据实际需要修改超参配置。 微调任务配置,操作同预训练配置类似,不同点为RUN_TYP