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可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(global-batch-size)。可将MBS参数值调小至1,但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。 可调整参数:SEQ_LEN要处理的最大的序列长
可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(global-batch-size)。可将MBS参数值调小至1,但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。 可调整参数:SEQ_LEN要处理的最大的序列长
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel
发布完成后可前往gallery查看相应的资产信息,资产权限默认为private,可在资产的console页面自行修改。 进入AI Gallery。 单击“我的Gallery>我的资产>Workflow”,进入我的Workflow页面。 在“我的发布”页签中查看发布到AI Gallery的工作流。 图1 发布的Workflow
可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(global-batch-size)。可将MBS参数值调小至1,但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。 可调整参数:SEQ_LEN要处理的最大的序列长
可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(global-batch-size)。可将MBS参数值调小至1,但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。 可调整参数:SEQ_LEN要处理的最大的序列长
可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(global-batch-size)。可将MBS参数值调小至1,但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。 可调整参数:SEQ_LEN要处理的最大的序列长
分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3
objects 节点steps使用到的数据。 parameters 否 Array of WorkflowParameter objects 节点steps使用到的参数。 policies 否 WorkflowDagPolicies object 执行记录使用到的执行策略。 表3 StepExecution
训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例,执行脚本为0_pl_sft_70b
可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(global-batch-size)。可将MBS参数值调小至1,但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。 可调整参数:SEQ_LEN要处理的最大的序列长
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String 执行的时长。 events Array of strings 执行的事件。 labels Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
修改远程连接的可访问IP地址后, 原来已经建立的链接依然有效, 当链接关闭后失效;新打开建立的链接只允许当前设置的IP进行访问。 此处的IP地址,请填写外网IP地址。如果用户使用的访问机器和华为云ModelArts服务的网络有隔离,则访问机器的外网地址需要在主流搜索引擎中搜索
分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3
3镜像中,去升级了pytroch1.4的版本,导致之前在pytroch1.3跑通的代码报错如下: “RuntimeError:max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0” 原因分析 出现该问题的可能原因如下: pytorch1
http://<节点IP>:<端口号>/metrics获取ModelArts采集到的指标数据。 开通前需要确认使用的端口号,端口号可选取10120~10139范围内的任一端口号,请确认选取的端口号在各个节点上都没有被其他应用占用。 Kubernetes下Prometheus对接ModelArts