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s/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 更多查看训练日志和性能操作,请参考查看日志和性能章节。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)
', type=str, default=os.path.join(file_dir, 'input_dir')) parser.add_argument('--output_dir', type=str, default=os.path.join(file_dir, 'output_dir'))
s.yaml文件中默认配置,权重使用表1 模型权重中指定的Huggingface地址,数据指定data.tgz里面提供的gsm8k数据。 查看精度结果 任务完成之后会在test-benchmark目录下生成excel表格: 精度结果 LLaMAFactory_train_accu
s.yaml文件中默认配置,权重使用表1 模型权重中指定的Huggingface地址,数据指定data.tgz里面提供的gsm8k数据。 查看精度结果 任务完成之后会在test-benchmark目录下生成excel表格: 精度结果 LLaMAFactory_train_accu
进入到相关作业或实例上,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。 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。 如果通过排查计算,发现资源确实足够,则考虑可能由于资源碎片化导致的。
执行如下命令: workflow.release() 上述命令执行完成后,如果日志打印显示发布成功,则可前往ModelArts的Workflow页面中查看新发布的工作流,进入Workflow详情,单击“配置”进行参数配置。工作流相关的配置执行操作可参考如何使用Workflow。 基于rele
py > train.log 2>&1 & done 其中,train.py中设置环境变量DEVICE_ID: devid = int(os.getenv('DEVICE_ID')) context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, d
A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 裸金属服务器Euler OS升级NetworkManager-config-server导致SSH链接故障解决方案
数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch
"modelarts:notebook:create" ], modelarts:sfsId SFS Turbo的ID,在SFS Turbo详情页查看。支持填写多个ID,例如: "modelarts:sfsId": [ "0e51c7d5-d90e-475a-b5d0-ecf896da3b0d"
&& \ chmod 770 /root && \ usermod -a -G root ma-user 其他现象,可以在已有的训练故障案例查找。 建议与总结 用户使用自定义镜像训练作业时,建议按照训练作业自定义镜像规范制作镜像。文档中同时提供了端到端的示例供用户参考。 父主题: 训练作业运行失败
not os.path.exists(work_directory): os.mkdir(work_directory) filepath = os.path.join(work_directory, filename) if not os.path
行以下命令构建自定义镜像“test:v1”。 docker build -t test:v1 . 您可以使用“docker images”查看您构建的自定义镜像。 本地验证镜像并上传镜像至SWR服务 在本地环境执行以下命令启动自定义镜像 docker run -it -p 8080:8080
3指使用0-3卡执行训练任务。 训练成功标志 “***** train metrics *****”关键字打印 训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考 附录:训练常见问题解决。
线配置,默认基线配置样例如下: --o <output_dir>: <可选>任务完成输出excel表格路径,默认为"./"当前所在路径。 查看性能结果 任务完成之后会在test-benchmark目录下生成excel表格: 性能结果 LLaMAFactory_train_perf
行以下命令构建自定义镜像“test:v1”。 docker build -t test:v1 . 您可以使用“docker images”查看您构建的自定义镜像。 本地验证镜像并上传镜像至SWR服务 在本地环境执行以下命令启动自定义镜像 docker run -it -p 8080:8080
如果用户有自定义开发的需要,比如查看和编辑代码、数据预处理、权重转换等操作,可通过Notebook环境进行,并且Notebook环境具有一定的存储空间,可与OBS中的数据相互传递。 训练 预训练/微调 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题: 主流开
wen/Qwen-VL-Chat", "SimSun.ttf")# if FONT_PATH is None: # if not os.path.exists("SimSun.ttf"): # ttf = requests.get("https://qianwen-res
wen/Qwen-VL-Chat", "SimSun.ttf")# if FONT_PATH is None: # if not os.path.exists("SimSun.ttf"): # ttf = requests.get("https://qianwen-res
境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"] __SK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_SK"] # 如果进行了加密还需要进行解密操作