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上传本地文件至OBS session.obs.copy(src_path='/home/ma-user/file1.txt', dst_path='obs://bucket-name/dir1/file1.txt') # 2. 下载OBS文件至本地 session.obs.cop
tory/data 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed，可参考表1选择不同的框架。 是，选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。
-3暂不支持 训练策略类型 全参full，配置如下： finetuning_type: full lora，如dpo仅支持此策略；配置如下： finetuning_type: lora lora_target: all 修改yaml文件(demo.yaml)的参数如表1所示。 表1
ppl精度测试。本质上使用transformers进行推理，因为没有框架的优化，执行时间最长。另一方面，由于是使用transformers推理，结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好，算力利用率比较高。对多卡运行的推理，缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在 op
ppl精度测试。本质上使用transformers进行推理，因为没有框架的优化，执行时间最长。另一方面，由于是使用transformers推理，结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好，算力利用率比较高。对多卡运行的推理，缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在 op
ppl精度测试。本质上使用transformers进行推理，因为没有框架的优化，执行时间最长。另一方面，由于是使用transformers推理，结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好，算力利用率比较高。对多卡运行的推理，缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在 op
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。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b
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。 步骤二 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
GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 问题现象 在A系列裸金属服务器上使用PyTorch一段时间后，出现获取显卡失败的现象，报错如下： > torch.cuda.is_available() /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/cuda/__init__
间进行搜索。可选值如下： month：搜索往前30天至今天内添加的样本 day：搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本 yyyyMMdd-yyyyMMdd：搜索指定时间段内添加的样本，格式为“起始日期-结束日期”，查询天数不能超过30天。例如：“20190901-20190915
步骤总览 单机单卡 资源购买： 购买对象存储服务OBS 购买容器镜像服务SWR 创建网络 购买ModelArts专属资源池 基本配置： 权限配置 obsutils安装和配置 （可选）工作空间配置 训练： 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
ager服务可以使单节点GPU卡间互联，在多卡GPU机器上，出现这种问题可能是nvidia-fabricmanger异常导致。 执行以下命令，查看NVIDIA和CUDA的版本，以及nvidia-fabricmanager的状态。 systemctl status nvidia-fabricmanager
nsorBoard是TensorFlow的可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard相关概念请参考TensorBoard官网。
导入模型 导入模型功能包括： 初始化已存在的模型，根据模型ID生成模型对象。 创建模型。模型对象的属性，请参见查询模型详情。 示例模型文件 以PyTorch为例，编写模型文件。PyTorch模型包结构可参考模型包规范介绍。 OBS桶/目录名 ├── resnet │ ├── model
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。 步骤二 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
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。 步骤二 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
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。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b
yaml配置文件； -P表示鉴权文件中的某一组鉴权信息，默认是DEFAULT； -D表示是否开启debug模式（默认关闭），当开启debug模式后，命令的报错堆栈信息将会打印出来，否则只会打印报错信息； -h表示显示命令的帮助提示信息。 命令说明 表1 ma-cli支持的命令 命令 命令详情 configure
管理。 图3 标签 最多支持添加20个标签。 Lite Cluster资源池配置管理 在资源池详情页面，单击“配置管理”，在配置管理页面，可以修改设置监控的命名空间、修改集群配置，配置镜像预热信息。 单击监控的图标，可以开启或关闭监控信息，并设置监控的命名空间。监控使用请参考使用Prometheus查看Lite
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。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b
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