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附录: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: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置:输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写,则忽略。
溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置:输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写,则忽略。
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 mc2融合算子报错 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 Git下载代码时报错 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
量化 W4A16量化 W8A8量化 W8A16量化 kv-cache-int8量化 父主题: 推理关键特性使用
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 工作负载Pod异常 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 Git下载代码时报错 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
Workflow多分支运行介绍 当前支持两种方式实现多分支的能力,条件节点只支持双分支的选择执行,局限性较大,推荐使用配置节点参数控制分支执行的方式,可以在不添加新节点的情况下完全覆盖ConditionStep的能力,使用上更灵活。 构建条件节点控制分支执行主要用于执行流程的条件
训练图像分类模型 完成图片标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求,否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类,且每种分类的图片不少于5张。
创建文本分类项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”,进入新版自动学习页面。
网卡名称错误 当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如,ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5,则可以设置环境变量指定该值。 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
ECS中构建新镜像 通过ECS获取基础镜像获取基础镜像后,可通过ECS运行Dockerfile文件,在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包,并上传到ECS的目录下(可自定义路径),获取地址参考表1。 解压Asce
ECS中构建新镜像 通过ECS获取基础镜像获取基础镜像后,可通过ECS运行Dockerfile文件,在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包,并上传到ECS的目录下(可自定义路径),获取地址参考表1。 解压Asce
ECS中上传新镜像 Step1 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step2 修改并上传镜像 在ECS服务器中输入登录指令后,使用下
训练tokenizer文件说明 在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.3
训练tokenizer文件说明 在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。