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模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
用户,单击“添加新用户”完成用户添加。 单击“查看使用用户”会跳转到“申请管理 > 资产申请审核”页面,可以查看当前支持使用该数据集的用户列表。 管理用户可用资产的权限。 数据集发布成功后,数据集所有者可以管理资产的用户申请 。 登录AI Gallery,单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard,用户需要购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表2。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard,用户需要购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表2。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
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使用AI资产时,可能需要消耗硬件资源,硬件资源费用将根据实际使用情况,由华为云ModelArts等管理控制台向使用方收取。 已发布的AI资产,如果不需要在资产列表中展示该资产,可以将资产下架。下架后,已发布资产仅发布者可见。已经被订阅的资产,即便资产下架后,基于配额资源的约束,仍然可有效使用该资产,不会因为该资产的下架而产生使用问题。
Lite Server资源配置流程 在开通Lite Server资源后,需要完成相关配置才能使用,配置流程如下图所示。 图1 Lite Server资源配置流程图 表1 Server资源配置流程 配置顺序 配置任务 场景说明 1 配置Lite Server网络 Server资源开
构建成功后将新镜像上传至SWR(参考6)。 在ModelArts上创建训练作业。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“模型训练 > 训练作业”进入训练作业列表。 单击“创建训练作业”,进入创建训练作业页面,填写作业信息,创建方式参考表1,其他参数填写请参考创建训练作业。 表1 创建训练作业的创建方式(使用自定义镜像)
n/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。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。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值:[pretrain
/home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。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。 MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值:[pretrain
n/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。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。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME
/home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。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。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME
选择“代码”页签,单击右上方的“编辑”,可以选择“代码是否开放”。 订阅期满之前,下架代码不开放的算法不影响已订阅用户的使用。再次发布该算法代码开放后,主页列表不展示已经下架的算法,但用户可以在“我的Gallery > 我的资产 > 算法 > 我的订阅”页面单击该算法名称查看预览代码。 如果开放代码可以选择修改“许可证类型”。
Lite Server资源管理 查看Lite Server服务器详情 启动或停止Lite Server服务器 同步Lite Server服务器状态 切换Lite Server服务器操作系统 监控Lite Server资源 NPU日志收集上传 释放Lite Server资源
添加HiLens版本:在版本框右侧单击“添加版本”弹出“创建新版本”页面,选择需要用于新版本的HiLens技能,添加“版本说明”,编辑完成之后单击“确定”版本列表新增版本。 添加HiLens版本时,先在HiLens平台修改HiLens的技能版本,然后在AI Gallery中添加版本。 编辑完成后,单击右上方的“保存”完成修改。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。
/home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。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。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME