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专属资源池创建训练作业 创建训练作业界面无云存储名称和挂载路径排查思路 父主题: 训练作业
相关名词解释 名词 含义 裸金属服务器 裸金属服务器是一款兼具虚拟机弹性和物理机性能的计算类服务,为您和您的企业提供专属的云上物理服务器,为核心数据库、关键应用系统、高性能计算、大数据等业务提供卓越的计算性能以及数据安全。 由于Server是一台裸金属服务器,在ModelArts管理
自动学习训练作业创建失败 出现此问题,一般是因为后台服务故障导致的,建议稍等片刻,然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决,请联系华为云技术支持。 父主题: 模型训练
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。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练,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: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
模型发布任务提交失败 出现此问题,一般是因为后台服务故障导致的,建议稍等片刻,然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决,请联系华为云技术支持。 父主题: 模型发布
因此需要先完成网络配置。 2 配置Lite Server存储 Server资源需要挂载数据盘用于存储数据文件,当前支持SFS、OBS、EVS三种云存储服务,提供了多种场景下的存储解决方案。 3 配置Lite Server软件环境 不同镜像中预安装的软件不同,您通过Lite Se
Turbo 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后,提交训练作业,训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能,可查看模型开发简介。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6
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'concat'。 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 对应python包使用错误,该python包确实没有对应的变量或者方法 第三方pip源中的python包版本更新,导致在训练作业中安装的python包的版本可能也会发生变化。如训练作业之前无此问题,后面一直有此问题,则考虑是此原因。 处理方法
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。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练,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: 主流开源大模型基
tensorboard显示502 bad gateway 问题现象 启动tensorboard后,打开tensorboard提示502 bad gateway,或者偶现502 bad gateway。 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 启动tensorboard对应的summ
for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后,提交训练作业,训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能,可查看模型开发简介。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6
snt9B配套版本 CCE 1.25/1.23(推荐)/1.21 Volcano插件 1.11.9 Device-Plugin 2.1.5 Lite模式DevServer节点操作系统 EulerOS 2.10 Lite模式Cluster节点操作系统 EulerOS 2.10(CCE标准版)/HCE2
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。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练,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: 主流开源大模型基
for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后,提交训练作业,训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能,可查看模型开发简介。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6
训练作业日志中提示“No such file or directory” 问题现象 训练作业运行失败,日志中提示“No such file or directory”。 例如:找不到训练输入的数据路径时,会提示“No such file or directory”。 例如:找不到训练启动文件时,也会提示“No
\"bow\", \"crossbow\"], \"type\": \"string\"}}}" }' Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 附录:基于vLLM(v0.3.2)不同模型推理支持的max-model-len长度说明 基于vLLM(v0
13-cuda11.3-cudnn8-ubuntu18.04:v1 . 容器镜像的大小建议小于15G,不能大于25G。否则镜像的迁移、拉起都会存在性能问题。 建议通过开源的官方镜像来构建,例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建,单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时,
\"bow\", \"crossbow\"], \"type\": \"string\"}}}" }' Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)