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SFT全参微调数据处理 SFT全参微调(SFT fine-tuning)前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。 下载数据 SFT全参微调涉及的数据下载地址:https://huggingface.co/datasets/silk-road/alpaca-data-gpt4
到期前7日自动续费扣款是系统默认配置,您也可以根据需要修改此扣款日。 父主题: 续费
如果您选择部署的非商业模型,系统自动跳转至“部署”页面。 在部署页面中,无需再选择模型及其版本,参考部署模型的操作指导完成其他参数填写,即可部署为您需要的服务。 父主题: 创建AI应用
SFT全参微调权重转换 支持HuggingFace格式权重转换为Megatron格式后再进行SFT全参微调。本章节主要介绍如何将HuggingFace权重转换为Megatron格式。此处的HuggingFace权重文件和转换操作结果同时适用于SFT全参微调和LoRA微调训练。 HuggingFace
变更配置后对计费的影响 当前包年/包月计算资源的规格不满足您的业务需要时,您可以在ModelArts控制台发起变更规格操作,变更时系统将按照如下规则为您计算变更费用: 资源升配:新配置价格高于老配置价格,此时您需要支付新老配置的差价。
SFT全参微调权重转换 SFT全参微调需将HuggingFace格式权重转换为megatron格式后再进行SFT全参微调。 本章节主要介绍如何将HuggingFace权重转换为Megatron格式。此处的HuggingFace权重文件和转换操作结果同时适用于SFT全参微调和LoRA
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署
自动续费的到期前7日自动扣款属于系统默认配置,您也可以根据需要修改此扣款日,如到期前6日、到期前5日等。 更多关于自动续费的规则介绍请参见自动续费规则说明。 前提条件 请确认包年/包月专属资源池还未到期。 在续费管理页面开通自动续费 进入“费用中心 > 续费管理”页面。
SFT微调权重转换 微调训练前需将HuggingFace格式权重转换为Megatron格式后再进行SFT微调训练。 本章节主要介绍如何将HuggingFace权重转换为Megatron格式。此处的HuggingFace权重文件和转换操作结果同时适用于SFT微调和LoRA微调训练。
SFT微调数据处理 SFT微调(Supervised Fine-Tuning)前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。 这里以Qwen-14B为例,对于Qwen-7B和Qwen-72B,操作过程与Qwen-14B相同,只需修改对应参数即可。 下载数据
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的微调方案,包括SFT全参微调、LoRA微调、DPO训练方案。 DPO(Direct Preference
用户名密码认证模式 本模式支持OBS管理、训练管理、模型管理、服务管理的鉴权。 示例代码 账号与用户的概念介绍,请参见IAM基本概念。获取您的账号、用户名等信息,请参见获取用户名、用户ID、项目名称、项目ID。 使用账号认证 “username”填写您的账号名。 1 2 from
Pytorch Mox日志反复输出 问题现象 ModelArts训练作业算法来源选用常用框架的Pytorch引擎,在训练作业运行时Pytorch Mox日志会每个epoch都打印Mox版本,具体日志如下: INFO:root:Using MoXing-v1.13.0-de803ac9
创建AI应用失败,提示模型镜像构建任务超时,没有构建日志 问题现象 创建AI应用失败,构建日志提示超时“Model image build task timed out”,没有详细构建日志。 图1 模型镜像构建任务超时 原因分析 imagePacker构建镜像有超时时间限制,默认值为
准备镜像环境 Step1 检查环境 请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件
图2 复制模型文件失败 原因分析 由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权,需要为用户授予OBS的系统权限。子用户的IAM权限是由其主用户设置的,如果主用户没有赋予OBS的putObjectAcl权限即会导致创建AI应用构建失败。
在标注任务复制的弹窗中,填写作业描述,作业名称task-xxxx-copy-xxxx,其中xxxx为系统生成的随机码,用来区分新作业与被复制作业。也可以修改新生成的作业名称。单击“确定”。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署
SFT全参微调数据处理 SFT微调(Supervised Fine-Tuning)前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。 这里以LLama2-70B为例,对于LLama2-7B和LLama2-13B,操作过程与LLama2-70B相同,只需修改对应参数即可