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创建预训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/ll
创建LoRA微调训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/ll
创建SFT全参微调训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/ll
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算法限制,标签列建议放在数据集最后一列,否则可能导致训练失败。 由于ModelArts会自动对数据进行一些过滤,过滤后再启动训练作业。当预处理后的数据不满足训练要求时,也会导致训练作业运行失败。 对于数据集中列的过滤策略如下所示: 如果某一列空缺的比例大于系统设定的阈值(0.9),此列数据在训练时将被剔除。
耗时较短,本地盘数据会丢失。 修复期间实例将无法工作,请确保相关实例业务已离线。如果云服务器上的业务不可停止,请勿修复,并联系技术支持进行处理。 若选择了重部署修复方式,实例会立即关机并迁移到新服务器,本地盘数据会被清空,请提前做好业务迁移和数据备份。 图2 修复节点 授权运维
0:完成验收时,通过全部样本(包括单张驳回)。 1:完成验收时,驳回全部样本(包括单张通过)。 4:完成验收时, 只通过单张验收通过的样本及未处理的样本。 5:完成验收时, 只驳回单张验收驳回的样本及未处理的样本。 checking_stats CheckTaskStats object 验收任务实时验收报告。 checking_task_id
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数及其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题: 训练脚本说明
删除实例,避免产生不必要的费用 。 如果您购买了套餐包,可优先选择您对应规格的套餐包,在“配置费用”页签会显示您的套餐余量,以及超出的部分如何计费,请您关注,避免造成不必要的资源浪费。 节点配置 数据标注参数配置 labeling_input:选择预先创建的数据集即可,版本可以不用选择。
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数及其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题: 训练脚本说明
若您已有CCE集群,但CCE集群版本低于1.23,则可参考升级集群的流程和方法,建议将集群升级至1.28版本。 默认规格 CPU架构 CPU架构指的是中央处理器(CPU)的指令集和设计规范。支持X86和ARM64两种不同的CPU架构。请根据实际需要选择。 实例规格类型 支持CPU、GPU、Asc
支持容器里使用huawei NPU设备的管理插件。 volcano 1.15.8(推荐) v1.(23|25|28).* NPU 基于Kubernetes的批处理平台。 helm rdma-sriov-dev-plugin 0.1.0 无约束 适用于BMS、RDMA且非ascend-1980 用于支持容器里使用RDMA网卡。
├── evaluators ├── evaluator.py # 数据集数据预处理方法集 ├── model.py # 发送请求的模块,在这里修改请求响应。目前支持vllm.openai,atb的tgi模板
0:完成验收时,通过全部样本(包括单张驳回)。 1:完成验收时,驳回全部样本(包括单张通过)。 4:完成验收时, 只通过单张验收通过的样本及未处理的样本。 5:完成验收时, 只驳回单张验收驳回的样本及未处理的样本。 checking_stats CheckTaskStats object 验收任务实时验收报告。 checking_task_id
下载完成后,需要修改权重文件中config.json文件,把model_type字段值改为“deepseekv2”。 方式二:将FP8权重转换为BF16权重 介绍如何将DeepSeek官方发布的FP8权重转换为BF16的权重。用于生产环境的业务推荐使用此方式。具体操作步骤如下。 下载FP8的权重,下载地
练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码,使能读取前一次训练保存的预训练模型。 ModelArts Standard中如何实现断点续训练 在ModelArts Standard训练中实现断点续训练或增量训练,建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时,设置训
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数及其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题: 训练脚本说明