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kpoints(加载故障快恢路径) 必须为空,否则此参数无效断点续训失效。 如果就是使用最新的训练权重进行断点续训(暂停+启动场景),那么可以同时指定train_auto_resume =1和 ${user_converted_ckpt_path}训练过程的权重保存路径,加载路径一致。
jsonl 如果在准备数据章节已下载数据集,此处无需重复操作。 SFT全参微调和LoRA微调训练使用的是同一个数据集,数据处理一次即可,训练时可以共用。 数据预处理说明 使用数据预处理脚本preprocess_data.py脚本重新生成.bin和.idx格式的SFT全参微调数据。preprocess_data
标注和采集筛选任务,难例的发现操作是系统自动执行的,无需人工介入,仅需针对标注后的数据进行确认和修改即可,提升数据管理和标注效率。其次,您可以基于难例的情况,补充类似数据,提升数据集的丰富性,进一步提升模型训练的精度。 在数据集管理中,对难例的管理有如下场景。 智能标注后,确认难例
[root@Server-ddff ~]# 发现和当前内核一致,因此即使reboot也不会更改服务器的内核版本。 如果希望升级指定的操作系统内核,也可以执行grub2-set-default进行设置默认启动内核版本。但操作系统内核升级可能带来的问题。例如在操作系统内核4.18.0-147.5
"image_colorfulness": false } } 根据响应可以了解智能标注任务详情,其中“progress”为“30”表示当前任务进度为30%,“status”为“1”表示任务状态为在运行中。 待智能标注任务完成后,调用查询智能标注的样本列表接口可以查看标注结果。 请求消息体: URI格式:GET
Configuration。如果需要指定多个参数,可以使用--conf conf1 --conf conf2。 --resources Array of String 否 资源包名称。支持本地文件,OBS路径及用户已上传到DLI资源管理系统的文件。如果需要指定多个参数,可以使用--resources resource1
( blocksize,系统默认 4096B。总共有三种大小:1024B、2048B、4096B) 创建文件越快,越容易触发。 处理方法 可以参照日志提示"write line error"文档进行修复。 如果是分布式作业有的节点有错误,有的节点正常,建议提工单请求隔离有问题的节点。
量。 帮助用户提高数据的质量。 提供图像、文本、音频、视频等多种格式数据的预览,帮助用户识别数据质量。 提供对数据进行多维筛选的能力,用户可以根据样本属性、标注信息等进行样本筛选。 提供12+标注工具,方便用户进行精细化、场景化和专业化的数据标注。 提供基于样本和标注结果进行特征分析,帮助用户整体了解数据的质量。
通过pytorch官网可查兼容版本:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 如果环境中装了多版本的cuda,可以排查LD_LIBRARY_PATH中的cuda优先级,需要手动调整下。 举例:如果cuda只兼容cuda-9.1,查询到LD_LIBRAR
parquet 如果在准备数据章节已下载数据集,此处无需重复操作。 SFT全参微调和LoRA微调训练使用的是同一个数据集,数据处理一次即可,训练时可以共用。 数据预处理说明 使用数据预处理脚本preprocess_data.py脚本重新生成.bin和.idx格式的SFT全参微调数据。preprocess_data
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下: --input:原始数据集的存放路径。
parquet 如果在准备数据章节已下载数据集,此处无需重复操作。 SFT全参微调和LoRA微调训练使用的是同一个数据集,数据处理一次即可,训练时可以共用。 数据预处理说明 使用数据预处理脚本preprocess_data.py脚本重新生成.bin和.idx格式的SFT全参微调数据。preprocess_data
Code开发环境中,右键单击实例名称,单击“Connect to Instance”,启动并连接Notebook实例。 Notebook实例状态处于“运行中”或“停止”状态都可以,如果Notebook实例是停止状态,连接Notebook时,VS Code插件会先启动实例再去连接。 图8 连接Notebook实例 或者单击实例名称,在VS
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma
以llama2-chat-7B为例,单击进入后 ,如下图所示config文件,即为对应模型的eagle config文件。 步骤五:训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式 将训练完成后的权重文件(.bin文件或. safetensors文件),移动到下载好的开源权重目录下(即步骤4中,config文件所在目录)。
以llama2-chat-7B为例,单击进入后 ,如下图所示config文件,即为对应模型的eagle config文件。 步骤五:训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式 将训练完成后的权重文件(.bin文件或. safetensors文件),移动到下载好的开源权重目录下(即步骤4中,config文件所在目录)。
单个弹性公网IP用于多个Server服务器:一个VPC配置一个EIP(弹性公网IP),通过NAT网关配置进行EIP资源共享,实现该VPC下的所有Server服务器均可以通过该EIP进行公网访问,Server服务器共享网络资源。 单个弹性公网IP用于单个Server服务器 登录ModelArts管理控制台。
如下图所示config文件,即为对应模型的eagle config文件。 图2 eagle config文件 步骤五:训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式 将训练完成后的权重文件(.bin文件或. safetensors文件),移动到下载好的开源权重目录下(即步骤4中,config文件所在目录)。
--workers:设置数据处理时,要执行的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma
loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定平缓。loss收敛图存放路径对应表1表格中output_dir参数值路径下的training_loss.png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况,将trainer_log.jsonl文件长传至可视化工具页面,如图2所示。