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断点续训练 断点续训练是指因为某些原因导致训练作业还未完成就被中断,下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于
制作自定义镜像用于推理 AI应用的自定义镜像制作流程 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 父主题: 制作自定义镜像用于ModelArts
ModelArts环境挂载目录说明 本小节介绍Notebook开发环境、训练任务实例的目录挂载情况(以下挂载点在保存镜像的时候不会保存)。详情如下: Notebook 表1 Notebook挂载点介绍 挂载点 是否只读 备注 /home/ma-user/work/ 否 客户数据的持久化目录
由于Huggingface网站的限制,访问Stable Diffusion链接时需使用代理服务器,否则可能无法访问网站。 在Stable Diffusion迁移适配时,更多的时候是在适配Diffusers和Stable Diffusion WebUI,使其能够在昇腾的设备上运行。
├──opencompass.sh #运行opencompass脚本 ├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器
├──opencompass.sh #运行opencompass脚本 ├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器
list", "ecs:serverKeypairs:get", "ecs:serverKeypairs:delete", "ecs:serverKeypairs:create",
制作自定义镜像用于创建Notebook Notebook的自定义镜像制作方法 在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 父主题: 制作自定义镜像用于ModelArts
如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点,根据机器所在区域有两种网络链路可以选择: 如果机器与容器镜像仓库在同一区域,则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域,则上传镜像走公网链路,机器需要绑定弹性公网IP。
而基于SFS Turbo所执行的训练流程如下: 将SFS Turbo挂载至ECS服务器后,可直接访问SFS Turbo。通过SSH连接ECS将代码包上传至SFS Turbo中。
Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力,负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施,减轻用户的负担,为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练,用户可以专注于开发
服务器端配置(Notebook当前已经配置,24h应该是长于防火墙的断连时间配置,该配置无需用户手工修改,写在这里仅是帮助理解ssh配置原理)配置文件路径:/home/ma-user/.ssh/etc/sshd_config 每24h向client端主动发个包,3次发包均无响应会断开连接
服务器端配置(Notebook当前已经配置,24h应该是长于防火墙的断连时间配置,该配置无需用户手工修改,写在这里仅是帮助理解ssh配置原理)配置文件路径:/home/ma-user/.ssh/etc/sshd_config 每24h向client端主动发个包,3次发包均无响应会断开连接
-p /home/ma-user/.local/etc/jupyter vi /home/ma-user/.local/etc/jupyter/jupyter_notebook_config.py 在打开的juputer_notebook_config.py中,增加以下代码后按ESC
get", "dss:*:list" ], "Effect": "Allow" }, { "Action": [ "ecs
调试要点 确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题,那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入镜像的文件是否在正确的位置、是否有正确的权限。
图2 AI应用的自定义镜像制作场景二 场景三:预置镜像既不满足软件环境要求,同时需要放入模型包,新的镜像超过35G,在服务器(如ECS)上制作。具体案例参考在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理。
准备代码 本教程中用到的代码和权重文件如下表所示,请提前准备,并按要求在容器中创建工作目录。 获取代码和权重文件 表1 准备代码 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码
申请扩大配额主要是申请弹性云服务器ECS实例数、核心数(CPU核数)、RAM容量(内存大小)和云硬盘EVS磁盘容量这4个资源配额。具体的配额数量请先联系客户经理获取。
附录:指令微调训练常见问题 问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 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