检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
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。
"conversation_id": 1, "meta_instruction": "", "num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则?<eoh>\n"
"conversation_id": 1, "meta_instruction": "", "num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则?<eoh>\n"
command: ["/bin/sh", "-c"] args: - cd /mnt/sfs_turbo/llm_train/AscendSpeed; sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b
专属资源池VPC打通 通过打通VPC,可以方便用户跨VPC使用资源,提升资源利用率。 在“网络”页签,单击网络列表中某个网络操作列的“打通VPC”。 图1 打通VPC 在打通VPC弹框中,打开“打通VPC”开关,在下拉框中选择可用的VPC和子网。 需要打通的对端网络不能和当前网段重叠。
如果图片不是(1,336,336)shape,将会被resize。 --image-feature-size:图片输入解析维度大小;llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git;计算原理如下: 最小处理单元为14*14 【llava1.5】
string_classes): return path if path.endswith('.gz'): return gzip.open(path, 'rb') if path.endswith('.xz'): return lzma.open(path
sh文件会安装必要的依赖包以及下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码。若Notebook环境挂载了SFS Turbo,则源码文件会下载至SFS Turbo中。最后选择Notebook中“保存镜像”,则可以得到新的镜像环境。 若用户希望修改源码,则需要在Notebook环境中直接访问并编辑源码文件。
string_classes): return path if path.endswith('.gz'): return gzip.open(path, 'rb') if path.endswith('.xz'): return lzma.open(path
Bootstrap : no socket interface found”或“NCCL INFO Call to connect returned Connection refused, retrying”。 原因分析 NCCL是一个提供GPU间通信原语的库,实现集合通信和点对
iam:agencies:listAgencies 使用配置的委托授权项。 按需配置。 SFS Turbo sfsturbo:shares:getShare sfsturbo:shares:getAllShares 在训练作业中使用SFS Turbo。 按需配置。 SWR swr:repository:listTags
)) return '\n called default func !\n {} \n'.format(str(data)) @app.route('/health', methods=['GET']) def healthy(): return "{\"status\":
)) return '\n called default func !\n {} \n'.format(str(data)) @app.route('/health', methods=['GET']) def healthy(): return "{\"status\":
长时间训练的模型的稳定性和可靠性,避免重头训练耗费的时间与计算成本 支持训练数据使用SFS Turbo文件系统进行数据挂载,训练作业产生的中间和结果等数据可以直接高速写入到SFS Turbo缓存中,并可被下游业务环节继续读取并处理,结果数据可以异步方式导出到关联的OBS对象存储中
args.arch.startswith('vgg'): model.features = torch.nn.DataParallel(model.features) model.cuda() else:
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。
VS Code连接开发环境失败时的排查方法 VS Code连接开发环境失败时,请参考以下步骤进行基础排查。 网络链路检查 在ModelArts控制台查看Notebook实例状态是否正常,确保实例无问题。 在VS Code Terminal里执行如下命令检测SSH命令是否可用; ssh
如果图片不是(1,336,336)shape,将会被resize。 --image-feature-size:图片输入解析维度大小;llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git;计算原理如下: 最小处理单元为14*14 【llava1.5】
如果图片不是(1,336,336)shape,将会被resize。 --image-feature-size:图片输入解析维度大小;llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git;计算原理如下: 最小处理单元为14*14 【llava1.5】
U工作情况: 通过输入“nvidia-smi”命令,查看GPU工作是否异常。 通过输入“nvidia-smi -q -d TEMPERATURE”命令, 查看TEMP参数是否存在异常, 如果温度过高,会导致训练性能下降。 父主题: 训练作业性能问题