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介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题: 主流开源大模型基于S
/saved_models/pretrain_hf/目录下查看转换后的权重文件。 权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
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则推荐参照创建诊断任务创建cpu规格的notebook进行性能分析,节省NPU计算资源。完成分析后,可以查看生成的html文件来进行快速的调优,html文件详情请参考查看诊断报告。 下面以开发环境Notebook为例介绍一个典型的性能调优案例。 64卡训练任务,模型为GPT MOE,tensor
果您是卖家则需要完成实名认证并进行华为云云商店入驻。 如果您是卖家,您可以在云商店查看自己售卖的商品是否上架成功。在云商店右上方单击“卖家中心 > 进入卖家中心”,选择“商品管理 > 我的商品”查看在售卖的商品。 如果您是买家,您可以在云商店搜索、购买商品,已经购买的商品将展示在“云商店
saved_models/pretrain_hf/目录下查看转换后的权重文件。 注意:权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
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/saved_models/pretrain_hf/目录下查看转换后的权重文件。 权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
initialize NVML: Driver/library version mismatch 处理方法 执行命令:lsmod | grep nvidia,查看内核中是否残留旧版nvidia,显示如下: nvidia_uvm 634880 8 nvidia_drm
线配置,默认基线配置样例如下: --o <output_dir>: <可选>任务完成输出excel表格路径,默认为"./"当前所在路径。 查看性能结果 任务完成之后会在test-benchmark目录下生成excel表格: 性能结果LLaMAFactory_train_perfo
saved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后的权重文件。 权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
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aved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后的权重文件。 注意:权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
/llama2-13b/saved_models/ 目录下查看转换后的权重文件。 权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
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检查pod启动情况,执行下述命令。如果显示“1/1 running”状态代表启动成功。 kubectl get pod -A 图1 启动pod成功 执行如下命令查看pod日志,若打印类似下图信息表示服务启动成功。 kubectl logs -f ${pod_name} 参数说明: ${pod_name}:pod名,例
线配置,默认基线配置样例如下: --o <output_dir>: <可选>任务完成输出excel表格路径,默认为"./"当前所在路径。 查看性能结果 任务完成之后会在test-benchmark目录目录下生成excel表格: 性能结果ModelLink_train_perfor