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Ecc隔离地址记录达到64个。 发起维修流程。 NT_NET_NTP_CHECK Runtime 其他 ntp异常。 ntpd或者chronyd服务异常。 发起维修流程。 NT_KUBE_DISK_READONLY_CHECK Runtime 其他 Kubelet硬盘只读 以下目录只读:
“site-package”中才能运行。但是在ModelArts可以将“project_dir”加入到“sys.path”中解决该问题。 使用from module_dir import module_file来导包,代码结构如下: project_dir |- main.py |-
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。
size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Deepspeed-ZeRO-1替换为Deepspeed-ZeRO-2以此类推,重新训练如未解决则执行下一步。
权重输出到${path-to-file}/deepseekV3-w8a8,例如:/home/data/deepseekV3-w8a8,可以使用以下命令,此处以deepseekV3为例。 cd example/DeepSeek python3 quant_deepseek_w8a8
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。
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。
精度问题根因和表现种类很多,会导致问题定位较为复杂,一般还是需要GPU上充分稳定的网络(包含混合精度)再到NPU上排查精度问题。常见的精度调测手段,包含使用全精度FP32,或者关闭算子融合开关等,先进行排查。对于精度问题,系统工程人员需要对算法原理有较深入的理解,仅从工程角度分析有时候会非常受
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。
GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决? 问题现象 GP Ant8支持RoCE网卡, Ubuntu20.04场景,在进行nccl-tests时,总线带宽理论峰值可达90GB/s,但实际测试下来的结果只有35GB/s。 原因分析 “nv_peer_mem”是一个Linu
数据标注任务中,一般由一个人完成,但是针对数据集较大时,需要多人协助完成。ModelArts提供了团队标注功能,可以由多人组成一个标注团队,针对同一个数据集进行标注管理。 团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”、“语音分割”类型的数据集。 不同类型数据集支持的功能列表
示例值需要根据数据集的不同,选择其一。 GeneralPretrainHandler:使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler:使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据集。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro
示例值需要根据数据集的不同,选择其一。 GeneralPretrainHandler:使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler:使用微调的alpaca数据集。 MOSSInstructionHandler:使用微调的moss数据集。 MBS 1 表示流水线并行中一个micro
示例值需要根据数据集的不同,选择其一。 GeneralPretrainHandler:使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler:使用微调的alpaca数据集。 MOSSInstructionHandler:使用微调的moss数据集。 MBS 1 表示流水线并行中一个micro
表1 填写说明 区域 填写说明 1 输入技术文章的标题。 2 选择技术文章所属分类。 3 输入摘要信息。 4 编辑技术文章的内容。右侧可以选择使用“富文本编辑器”或“markdown”方式编辑内容,也可上传附件,支持rar,zip,doc,docx,xls,xlsx,ppt,pptx
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数,用于构建实际处理数据的handler对象,并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在:ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数,用于构建实际处理数据的handler对象,并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在:ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架,其中包含了许多模型的输入处理方法。
代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.906-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架,其中包含了许多模型的输入处理方法。
k目录下,包含训练性能测试和训练精度测试脚本。 代码目录如下: benchmark ├── config # 默认的配置,使用前根据实际情况修改数据集路径dataset_dir、权重路径model_name_or_path ├── deepspeed