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设置训练故障优雅退出 使用场景 随着模型规模和数据集的急剧增长,需要利用大规模的训练集训练大规模的神经网络。在大规模集群分布式训练时,会遇到集群中某个芯片、某台服务器故障,导致分布式训练任务失败。优雅退出是指中断的训练任务支持自动恢复,并可以在上一次训练中断的基础上继续训练,而不用从头开始。
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
训练作业运行失败排查指导 问题现象 训练作业的“状态”出现“运行失败”的现象。 原因分析及处理方法 查看训练作业的“日志”,出现报错“MoxFileNotExistsException(resp, 'file or directory or bucket not found.')”。
在Standard上部署SD WebUI推理服务 本文档主要介绍如何在ModelArts Standard的推理环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件,使用NPU卡进行推理。 完成在DevServer上部署SD WebUI推理服务章节的任务后,如果还需要在Mo
镜像方案说明 准备大模型训练适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像
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镜像方案说明 准备大模型训练适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像
离线训练安装包准备说明 申请的模型软件包一般依赖联通网络的环境。若用户的机器或资源池无法联通网络,并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下,用户则需要找到已联网的机器(本章节以Linux系统机器为例)提前下载资源,以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。 步骤一:资源下载
查看ModelArts模型详情 查看模型列表 当模型创建成功后,您可在模型列表页查看所有创建的模型。模型列表页包含以下信息。 表1 模型列表 参数 说明 模型名称 模型的名称。 最新版本 模型的当前最新版本。 状态 模型当前状态。 部署类型 模型支持部署的服务类型。 版本数量 模型的版本数量。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的不同训练阶段方案,包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct
附录:微调训练常见问题 问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
查看训练作业资源占用情况 如何查看训练作业资源使用详情 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中,单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面,单击“资源占用情况”页签查看计算节点的资源使用情况,最多可显示最近三天的
管理训练容器环境变量 什么是环境变量 本章节展示了训练容器环境中预置的环境变量,方便用户查看,主要包括以下类型。 路径相关环境变量 分布式训练任务环境变量 NCCL(Nvidia Collective multi-GPU Communication Library)环境变量 OBS环境变量
LLaVA-NeXT基于DevServer适配Pytorch NPU训练微调指导(6.3.910) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展LLaVA-NeXT模型的训练过程,包括pretrain_cl
附录:训练常见问题 问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
查看Standard专属资源池详情 资源池详情页介绍 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”,进入“Standard资源池”列表。 在“Standard资源池”列表页的搜索框中,支持根据资源池的名称、资源池ID、资源池的
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的不同训练阶段方案,包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中的训练作业需要通过SFS Turbo挂载盘的形式创建,因此需要将上述数据集、代码、权重文件从OBS桶上传至SFS Turbo中。
附录:训练常见问题 问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF