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Abnormal:网络连接不正常 表15 sfsTurboStatus 参数 参数类型 描述 sfsId String SFS Turbo的ID。 name String SFS Turbo的名称。 status String 与SFS Turbo的连接状态信息。可选值如下: Active:SFS连通状态正常
signature_defs: signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0]
Abnormal:网络连接不正常 表12 sfsTurboStatus 参数 参数类型 描述 sfsId String SFS Turbo的ID。 name String SFS Turbo的名称。 status String 与SFS Turbo的连接状态信息。可选值如下: Active:SFS连通状态正常
APP的编号,可通过查询APP列表获取。 响应参数 状态码: 200 表6 响应Header参数 参数 参数类型 描述 X-Request-Id String 链路追踪编号 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 unauth_result Array of AppAuthResultInfo objects
上传数据集至SFS Turbo 准备数据集,例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。可通过两种方式,将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一:将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。具体步骤如下:
如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点,根据机器所在区域有两种网络链路可以选择: 如果机器与容器镜像仓库在同一区域,则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域,则上传镜像走公网链路,机器需要绑定弹性公网IP。 使用客户端上传镜像,镜像的每个layer大小不能大于10G。
-f -r # 例如 ./obsutil cp obs://your_bucket/coco/ /mnt/sfs_turbo/ -f -r /mnt/sfs_turbo/coco文件夹内目录结构如下: coco |---annotations |---train2017 |---val2017
device_id, fmk_process.pid, fmk_process.returncode)) return fmk_process.returncode zero_ret_cnt +=
Abnormal:网络连接不正常 表12 sfsTurboStatus 参数 参数类型 描述 sfsId String SFS Turbo的ID。 name String SFS Turbo的名称。 status String 与SFS Turbo的连接状态信息。可选值如下: Active:SFS连通状态正常
Abnormal:网络连接不正常 表19 sfsTurboStatus 参数 参数类型 描述 sfsId String SFS Turbo的ID。 name String SFS Turbo的名称。 status String 与SFS Turbo的连接状态信息。可选值如下: Active:SFS连通状态正常
zip上传到${workdir}目录下并解压缩,如SFS Turbo的路径:/mnt/sfs_turbo目录下,以下都以/mnt/sfs_turbo为例,请根据实际修改。 unzip AscendCloud-*.zip 上传tokenizers文件到工作目录中的/mnt/sfs_turbo/tokenizers
选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置:输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写,则忽略。 图4 选择SFS Turbo 作业日志选择OB
选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置:输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写,则忽略。 图4 选择SFS Turbo 作业日志选择OB
准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook,以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后,通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo,并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 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。
数据等内容的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节,加速AI产品的开发与落地,保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。 如果您是订阅者,可以在AI Gallery中,查找您想要的AI资产,并查看资
新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置:输入用户在创建Notebook的“子目录挂载”路径。若默认没有填写,则忽略。 图4 选择SFS Turbo 作业日
Abnormal:网络连接不正常 表18 sfsTurboStatus 参数 参数类型 描述 sfsId String SFS Turbo的ID。 name String SFS Turbo的名称。 status String 与SFS Turbo的连接状态信息。可选值如下: Active:SFS连通状态正常
# 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS Turbo中,例如存放在/mnt/sfs_turbo/AscendCloud-LLM-xxx.zip目录下并解压缩。
准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook,以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后,通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo,并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 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。
-1) return torch.nn.functional.silu(x[0]) * x[1] def forward(self, x): output = self._swiglu(x) return output input_data