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训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后,脚本自动执行权重转换,并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换,则直接执行训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh。脚本具体参数如下:
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后,脚本自动执行权重转换,并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换,则直接执行训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh。脚本具体参数如下:
llama2-13b 举例,使用训练作业运行 obs_pipeline.sh 脚本后,脚本自动执行权重转换,并检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换,则直接执行训练任务。若未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh。脚本具体参数如下:
通过公网使用kubectl工具,可以将kubectl安装在任一台可以访问公网的机器。 首先需要绑定公网地址,单击公网地址后的“绑定”按钮。 图4 绑定公网地址 选择已有的公网IP,或者跳至创建,创建新的弹性公网IP。 完成公网地址绑定后,在“集群信息”找到“连接信息”,单击kubectl后的“配置”按钮。
打开已创建的Notebook实例,选择Notebook的python-3.9.10,即可编辑Untitled.ipynb文件。编写以下代码,并运行Untitled.ipynb文件(用于将OBS中的数据导入至SFS Turbo)。 import moxing as mox #obs存放数据路径
仅使用预置框架创建的训练作业支持在训练模型时引用依赖包。 pip-requirements.txt文件命名支持以下4种格式,文档中以pip-requirements为例说明。 pip-requirement.txt pip-requirements.txt requirement.txt requirements
打开已创建的Notebook实例,选择Notebook的python-3.9.10,即可编辑Untitled.ipynb文件。编写以下代码,并运行Untitled.ipynb文件(用于将OBS中的数据导入至SFS Turbo)。 import moxing as mox #obs存放数据路径
如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下:
如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下:
设置为允许远程接入访问这个Notebook的IP地址(例如本地PC的IP地址或者访问机器的外网IP地址,最多配置5个,用英文逗号隔开),不设置则表示无接入IP地址限制。 如果用户使用的访问机器和ModelArts服务的网络有隔离,则访问机器的外网地址需要在主流搜索引擎中搜索“IP地址查询”获取,而不是使用ipconf
2-c806a92f INFO;root:Using OBS-Python-SDK-3.1.2 原因分析 出现该问题的可能原因如下 pip源中的pip包更新了,之前能跑通的代码,在包更新之后产生了不兼容的情况,例如transformers包,导致import的时候出现了错误。 用户
若已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下:
如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下:
19:基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20:基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21:基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22:基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23:基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
购买弹性云服务器ECS,详情请见购买ECS。镜像可选择Ubuntu最新版本。虚拟私有云选择提前创建好的VPC。 申请弹性公网IP EIP,详情请见申请弹性公网IP。 将弹性公网IP绑定到ECS,详情请见将弹性公网IP绑定至实例。 登录ECS,执行如下命令进行Docker安装。如已安装,请直接进入下一步。 curl
在CCE页面为Prometheus所在节点绑定弹性公网IP,并打开节点的安全组配置,添加入方向规则,允许外部访问9090端口。 如果使用Grafana对接Prometheus制作报表,可以将Grafana部署在集群内,这里不需要对Prometheus绑定公网IP和配置安全组,只需要对Grafana绑定公网IP和配置安全组即可。
该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能bench
cannot find the file specified: 'c:\python39\Scripts\ephemeral-port-reserve.exe' -> 'c:\python39\Scripts\ephemeral-port-reserve.exe.deleteme ”。 原因分析
++开发2000行代码。4个中等复杂度算子,基于C++开发,平均每个自定义算子约500行代码。 - 动态shape 是否需要支持动态shape。 例如:需要动态Shape,需要动态Shape的模型有ResNet-50、YOLOv5。 - 参数类型(FP32/FP16) FP32还是FP16混合,判断精度调优难度。