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如果用户需要将Hugging Face权重与tokenizer文件分开存放时,则需要修改参数。
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Standard资源池节点故障定位 节点故障定位 对于Standard资源池,ModelArts平台在识别到节点故障后,通过给K8S节点增加污点的方式(taint)将节点隔离避免新作业调度到该节点而受到影响,并且使本次作业不受污点影响。当前可识别的故障类型如下,可通过隔离码及对应检测方法定位故障
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加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step3 启动训练脚本 修改超参值后,再启动训练脚本。
约束限制 用于生成专属模型的模型权重文件需要满足Hugging Face上的对应模型的文件格式要求。 模型权重文件夹下包括权重类文件、词表类文件和配置类文件。 可以使用transformers的from_pretrained方法对模型权重文件夹进行加载。
加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。
加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B、ChatGLMv4-9B和Qwen系列模型,还需要手动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。
ModelArts最佳实践案例列表 在最佳实践文档中,提供了针对多种场景、多种AI引擎的ModelArts案例,方便您通过如下案例快速了解使用ModelArts完成AI开发的流程和操作。 LLM大语言模型训练推理场景 样例 场景 说明 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink
加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step3 启动训练脚本 修改超参值后,再启动训练脚本。
加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B、ChatGLMv4-9B和Qwen系列模型,还需要手动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。
因此,后续需要准备的原始数据集、原始Hugging Face权重文件以及训练代码都需要上传至SFS Turbo中。而基于SFS Turbo所执行的训练流程如下: 将SFS Turbo挂载至ECS服务器后,可直接访问SFS Turbo。
加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。