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site-packages/transformers/dynamic_module_utils.py 问题4:训练过程中报"ModuleNotFoundError: No module named 'multipart'"报错: 截图如下: 解决措施:可更新python-multipart为0.0.12版本
本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.909版本,请参考软件配套版本获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.0版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。
由于nccl-test make编译也是基于当前cuda12.0版本的。 当cuda版本更换后,需要重新编译, 因此删除它。默认该文件在/root/nccl-tests直接删除即可。 从内核中卸载nvidia相关的所有进程。
文档更新内容 6.3.909版本相对于6.3.908版本新增如下内容: 文档中新增对Llama3.1的适配。 ModelLink框架和MindSpeed已升级到最新版本。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。
支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.4.2版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异,具体如表3所示。
# 下载 buildkit 工具,注意使用的是0.15.1 arm64版本 wget https://github.com/moby/buildkit/releases/download/v0.15.1/buildkit-v0.15.1.linux-arm64.tar.gz #
文档更新内容 6.3.908版本相对于6.3.907版本新增如下内容: 文档和代码中新增对mistral和mixtral模型的适配,并添加训练推荐配置。 文档准备镜像步骤中,仅提供:直接使用基础镜像方案、ECS中构建新镜像方案,删除使用Notebook创建镜像方案。
文档更新内容 6.3.909版本相对于6.3.908版本新增如下内容: 文档中新增对Llama3.1的适配。 ModelLink框架和MindSpeed已升级到最新版本。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。
支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.5.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异,具体如表3所示。
ModelArts Lite资源池对应的CCE集群需要安装1.10.12及以上版本的华为云版Volcano插件。Volcano调度器的安装升级请参见Volcano调度器。仅华为云版Volcano插件支持开启路由加速特性。
本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.906版本,请参考软件配套版本获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.4.2版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。
如果本地安装SDK时,出现如下图中的报错,需要先安装3.1.1版本的futures依赖包,然后再重新安装SDK。
# 下载 buildkit 工具,注意使用的是0.15.1 arm64版本 wget https://github.com/moby/buildkit/releases/download/v0.15.1/buildkit-v0.15.1.linux-arm64.tar.gz #
文档更新内容 6.3.911版本相对于6.3.910版本新增如下内容: 文档中新增在数据预处理时,支持LLama-Factory格式的模板: 支持Alpaca格式的数据,DATA_TYPE 环境变量需设置为 AlpacaStyleInstructionHandler 支持Sharegpt
文档更新内容 6.3.911版本相对于6.3.910版本新增如下内容: 文档中新增在数据预处理时,支持LLama-Factory格式的模板: 支持Alpaca格式的数据,DATA_TYPE 环境变量需设置为 AlpacaStyleInstructionHandler 支持Sharegpt
文档更新内容 6.3.910版本相对于6.3.909版本新增如下内容: 文档中新增对Qwen2.5的适配(包括0.5B、7B, 14B, 32B, and 72B),支持sft、lora、预训练。
文档更新内容 6.3.910版本相对于6.3.909版本新增如下内容: 文档中新增对Qwen2.5的适配(包括0.5B、7B, 14B, 32B, and 72B),支持sft、lora、预训练。
Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。
Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.38版本的bug,导致在读取tokenizer文件时,加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。
Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.38版本的bug,导致在读取tokenizer文件时,加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。