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必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者V
Debug方式调试 此时可以进入debug模式,代码运行暂停在该行,且可以查看变量的值。 图9 Debug模式 使用debug方式调试代码的前提是本地的代码和云端的代码是完全一致的,如果不一致可能会导致在本地打断点的行和实际运行时该行的代码并不一样,会出现意想不到的错误。 因此在配置云上Python
准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 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
专属资源池关联SFS Turbo显示异常 问题现象 专属资源池关联SFS Turbo时显示异常,关联失败。 图1 关联异常 图2 报错提示 原因分析 ModelArts缺少SFS Turbo委托权限导致关联失败。 处理方法 需要您给ModelArts配置SFS Turbo委托权限,配置
在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图所示。 图1 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图所示。 图1 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
从上图报错日志判断,预测失败是模型推理代码编写有问题。 解决方法 根据日志报错提示,append方法中缺少必填参数,修改模型推理代码文件“customize_service.py”中的代码,给append方法中传入合理的参数。 如需了解更多模型推理代码编写说明,请参考模型推理代码编写说明。 父主题:
例命令如下,以自己实际为准。在/home/ma-user/ws/6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/代码目录下执行。超参详解参考表1。 MODEL_TYPE=13B RUN_TYPE=pretrain DATA_PATH=/home/ma-
在Grafana配置数据源后,即可通过Grafana查看ModelArts的监控数据。 前提条件 已安装Grafana。 配置Grafana数据源 获取Grafana数据源配置代码。 进入AOM管理控制台。 图1 AOM管理控制台 在左侧导航栏中选择“Prometheus监控 > 实例列表”,在实例列表中单击“Pro
发布Notebook 在AI Gallery中,您可以将个人开发的Notebook代码免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件,开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台。
Notebook提示磁盘空间已满 问题现象 在使用Notebook时,提示磁盘空间已满:No Space left on Device。 在Notebook执行代码时,出现如下报错,提示:Disk quato exceeded。 原因分析 在JupyterLab浏览器左侧导航删除文件后,会默认放入回收站占用内存,导致磁盘空间不足。
运行如下命令查看RANK_TABLE_FILE: 1 env | grep RANK 在训练作业中,您可以在训练启动脚本的首行加入如下代码,把RANK_TABLE_FILE的值打印出来: 1 os.system('env | grep RANK') 父主题: 功能咨询
自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务? 自动学习中部署上线是将模型部署为在线服务,您可以添加图片或代码进行服务测试,也可以使用URL接口调用。 部署成功后,您也可以在ModelArts管理控制台的“部署上线 > 在线服务”页面中,查看到正在运行的服务。您也可以在此页面停止服务或删除服务。
kenizer文件进行编辑。 ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 271行要添加注释,修改后如图1所示。 图1 修改ChatGLMv3-6B
kenizer文件进行编辑。 ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 271行要添加注释,修改后如图1所示。 图1 修改ChatGLMv3-6B
发布和管理AI Gallery项目 在AI Gallery中,您可以将个人开发的Notebook代码免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件,开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台,选择“开发环境
准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 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
导入AI应用提示模型或镜像大小超过限制 问题现象 在导入AI应用时,提示模型或镜像大小超过限制。 原因分析 如果使用的是OBS导入或者训练导入,则是基础镜像、模型文件、代码、数据文件和下载安装软件包的大小总和超过了限制。 如果使用的是自定义镜像导入,则是解压后镜像和镜像下载文件的大小总和超过了限制。 处理方法
904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/”目录,在代码目录中执行preprocess_data.py脚本处理数据。 此处提供一段实际的数据处理代码示例如下。 #加载ascendspeed及megatron模型: export PYTHON
本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── ascend