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lse】默认false不开启,当训练中断时重启任务会从最新生成权重文件处继续训练。可参考断点续训和故障快恢说明 stage pt 表示训练类型。可选择值: pt:预训练 sft:指令微调 finetuning_type full 表示训练策略。可选择值: full:全参微调 lora:lora微调
"$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值:[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
28。版本使用的容器引擎为Containerd。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.0版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 Lite k8s Cluster驱动版本推荐为23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts
如果对于误检有疑问或者卡死问题无法自行解决,您可以前往ModelArts开发者论坛进行提问或者搜索问题。 约束限制 卡死检测仅支持资源类型为GPU和NPU的训练作业。 操作步骤 卡死检测无需额外配置,作业运行中会自动执行检测。检测到作业卡死后会在训练作业详情页提示作业疑似卡死
用户登录并验证权限。 新创建的用户登录控制台,切换至授权区域,验证权限: 在“服务列表”中选择ModelArts,进入ModelArts主界面,选择不同类型的专属资源池,在页面单击“创建”,如果无法进行创建(当前权限仅包含ModelArts CommonOperations),表示“ModelArts
展示当前服务使用过程中的关键操作,比如服务部署进度、部署异常的详细原因、服务被启动、停止、更新的时间点等。 事件保存周期为1个月,1个月后自动清理数据。 查看服务的事件类型和事件信息,请参见查看在线服务的事件 日志 展示当前服务下每个模型的日志信息。包含最近5分钟、最近30分钟、最近1小时和自定义时间段。 自
28。版本使用的容器引擎为Containerd。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.3版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 Lite k8s Cluster驱动版本推荐为23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts
model_path: mindir文件路径 model_name: 模型名称 device_type: 设备类型 use_ascend: 是否使用Ascend onnx_runtime_model: onnx模型对象
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。 专属资源池驱动版本要求23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 支持的模型列表和权重文件
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v0.6.3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。 专属资源池驱动版本要求23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 支持的模型列表和权重文件
"$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值:[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
onnx python modify_onnx.py ./bert_model.onnx 该转换脚本用于Fill-Mask 任务,若是其他类型任务请按实际场景修改转换脚本。 onnx模型转mindir格式,执行如下命令,转换完成后会生成bert_model.mindir文件。 converter_lite
"$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值:[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
"$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值:[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
'__main__': main() 结果对比 分别以单机单卡和两节点16卡两种资源类型完成100epoch的cifar-10数据集训练,训练时长和测试集准确率如下。 表1 训练结果对比 资源类型 单机单卡 两节点16卡 耗时 60分钟 20分钟 准确率 80+ 80+ 分布式训练完整代码示例
reTrainedModel。 该类可用于执行AI Gallery工具链服务,此处以文本问答(Question Answering)的任务类型为例: class NewBertForQuestionAnswering(NewBertPreTrainedModel): def
r:使用LLama-Factory模板Sharegpt数据集 其他参数设置,详解如下: 参数 示例值 参数说明 stage pt 表示训练类型。可选择值: pt:预训练 sft:指令微调 finetuning_type full 表示训练策略。可选择值: full:全参微调 lora:lora微调
以通过“自定义策略”来进行精细控制。 表1列出了ModelArts的所有预置系统策略。 表1 ModelArts系统策略 策略名称 描述 类型 ModelArts FullAccess ModelArts管理员用户,拥有所有ModelArts服务的权限 系统策略 ModelArts
sft代表监督微调; rm代表奖励模型训练; ppo代表PPO训练; dpo代表DPO训练。 finetuning_type full 用于指定微调策略类型,可选择值full、lora。 如果设置为full,则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中,除了输出层外,模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。
情况及其处理建议请参见权重校验。 当关闭权重校验时,则不进行校验,创建模型可能会因为权重文件不合规而失败。 表2 模型介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成 对话问答、长文本推理、代码生成 中文、英文 ChatGLM3 文本生成 对话问答、数学推理、代码生成