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型权重、优化器状态、调度器状态)。即便模型训练中断,也可以基于checkpoint继续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的位置继续训练,加载中断生成的checkpoint,中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定
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# ModelLink端到端的大语言模型方案 |——megatron/ # 注意:该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 如果git下载代码时报错,请参见Git下载代码时报错解决。 父主题: 准备工作
型权重、优化器状态、调度器状态)。即便模型训练中断,也可以基于checkpoint继续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的位置继续训练,加载中断生成的checkpoint,中间不需要改动任何参数。 如果要使用自动重启功能,资源规格必须选择八卡规格。 注
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型权重、优化器状态、调度器状态)。即便模型训练中断,也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的位置接续训练,加载中断生成的checkpoint,中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定
0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2409-aarch64-snt9b-20241213131522-aafe527 从SWR拉取。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.912版本,请参考表2获取配套版本的软件包和镜像,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
0-cann_8.0.rc2-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240727152329-0f2c29a 从SWR拉取。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.907版本,请参考表2获取配套版本的软件包和镜像,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
ch、ONNXRuntime等多种推理引擎后端,并且支持多模型并发、动态batch等功能,能够提高GPU的使用率,改善推理服务的性能。 当从第三方推理框架迁移到使用ModelArts推理的模型管理和服务管理时,需要对原生第三方推理框架镜像的构建方式做一定的改造,以使用ModelA
采集CANN日志 采集Host日志 采集Device侧日志 步骤二:日志清洗 采集的日志需要按照不同节点路径进行组织,如“worker-0”目录下存放从对应节点采集的所有日志。需要特别注意目录下“device_log”、“process_log”、“environment_check”三个子目录是否存在,且命名正确。
6-linux-arm64.tar.gz -C /usr/bin/ # 查看是否安装成功 nerdctl -v 安装buildkit工具。buildkit是从Docker从公司开源出来的下一代镜像构建工具,支持OCI标准的镜像构建,nerdctl需要结合buildkit一起使用。buildkit由两部分组成:
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2409-aarch64-snt9b-20241213131522-aafe527 cann_8.0.rc3 pytorch_2.1.0 驱动23.0.6 从SWR拉取 不同软件版本对应的基础镜像地址不同,请严格按照软件版本和镜像配套关系获取基础镜像。 步骤一:检查环境 请参考Lite Serve
of WorkflowParameter objects Workflow包含的参数。 source_workflow_id String 从指定Workflow工作流进行复制。通过复制来创建Workflow时必填。 gallery_subscription WorkflowGallerySubscription
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一般指定第一个节点IP为主节点IP。 NNODES 1 多机必填。节点总数,如为双机,则写2。单机默认是1。 NODE_RANK 0 多机必填。节点序号,当前节点ID,一般从0开始,单机默认是0。以Qwen-72B 5机训练为例,节点ID依次为(0 1 2 3 4);一般ID为0的节点设置为主节点IP。 WORK_DIR
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