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准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: Qwen系列模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904)
重装torch等,需要注意选择与上一步版本相匹配的版本。 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
-it ${container_name} bash Step3 获取代码并上传 上传代码AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx.zip到容器的工作目录中,包获取路径请参见获取软件和镜像。 上传代码和权重到宿主机时使用的是root用户,此处需要执行如下命令统一文件属主为ma-user用户。
配置ModelArts基本使用权限 专属资源池训练上云实践 Standard专属资源池训练 06 AI全流程 面向熟悉代码编写和调测,熟悉常见AI引擎的开发者,ModelArts不仅提供了在线代码开发环境,还提供了从模型训练、模型管理到模型部署上线的端到端开发流程(即AI全流程开发),帮助您高效、快速的构建一个可用模型。
在极小误差范围内。 GPU环境下,使用Github中的官方代码跑训练任务。Github中的官方代码下载路径:https://github.com/hpcaitech/Open-Sora/tree/v1.0.0 在NPU代码 configs/opensora/train/64x512x512
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
增加数据量。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/processor-tasks 表1 路径参数 参数 是否必选
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像环境 准备数据(可选) 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
获取地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 包含 三方大模型训练和推理代码包:AscendCloud-LLM AIGC代码包:AscendCloud-AIGC CV代码包:AscendCloud-CV 算子依赖包:AscendCloud-OPP 获取路径:Support-E
processes: p.join() 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
单机单卡 线下容器镜像构建及调试 上传镜像 上传数据和算法至OBS(首次使用时需要) 使用Notebook进行代码调试 创建训练任务 监控资源 父主题: 调试与训练
els at Evaluation)。 步骤一:配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。目前使用的opencompass版本是0.2.6 benchmark_eval
订阅使用 查找和收藏资产 订阅免费算法 订阅免费模型 下载数据 使用Notebook代码样例 使用镜像 使用AI案例 订阅Workflow 父主题: AI Gallery(旧版)
建议使用官方提供的镜像部署服务。镜像地址{image_url}参见表2。 docker pull {image_url} Step3 获取代码并上传 上传推理代码AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx.zip到宿主机的工作目录中,包获取路径请参见表2。 Step4 启动容器镜像
本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的,需要购买并开通DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用Alpaca数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。
本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的,需要购买并开通DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。
}, "turn_2": { ... }, "turn_3": { ... }, "category": "Brainstorming" } 如果用户希望将 MOSS 数据集的 Excel 格式转换为,json 格式。可使用代码中提供的 scripts/tools/ExcelToJson
}, "turn_2": { ... }, "turn_3": { ... }, "category": "Brainstorming" } 如果用户希望将 MOSS 数据集的 Excel 格式转换为,json 格式。可使用代码中提供的 scripts/tools/ExcelToJson
路径存在,请执行4。 路径不存在,请在更换为一个可用的OBS路径。 检查使用的资源是否为CPU,CPU的“/cache”与代码目录共用10G,可能是空间不足导致,可在代码中使用如下命令查看磁盘大小。 os.system('df -hT') 磁盘空间满足,请执行5。 磁盘空间不足,请您使用GPU资源。
此处的“demo”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。 资源池:在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格:选择单GPU规格。 单击“提交”,在“信息确认”页面,确认训练作业的参数信息,确认无误后单击“确定”。 训练作业创建完成后,后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。