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在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。
正常 删除资源池(xxx)上服务实例。 Model in node(%s) deleted. - 正常 停止资源池(xxx)上服务实例。
如果type为“obs”类型,该值必须填写,该值需为有效的OBS桶路径,且以“/”结束。不能指定为OBS桶的根目录,需指定为OBS桶下的具体目录。 如果type为“obsfs”类型,该值需为有效的OBS并行文件系统的桶名(当前CCE不支持挂载子目录)。
可选值如下: 如果type是OBS,source为OBS路径。 如果type是DATASET,source为数据集ID。 type 否 String 工作路径的类型。可选值如下: OBS:OBS路径 DATASET:数据集 version_id 否 String 数据集的版本。
原因分析 镜像保存本质是通过在资源集群节点上的agent中进行了docker commit,再配合一系列自动化操作来上传和更新管理数据等。每次Commit都会带来额外的一些开销,层数越多镜像越大,如果多次保存后就会有存储显示没那么大,但是镜像已经很大。
资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。
在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。
如果type为“obs”类型,该值必须填写,该值需为有效的OBS桶路径,且以“/”结束。不能指定为OBS桶的根目录,需指定为OBS桶下的具体目录。 如果type为“obsfs”类型,该值需为有效的OBS并行文件系统的桶名(当前CCE不支持挂载子目录)。
“NCCL_SOCKET_IFNAME=bond0,eth0” 表4 OBS环境变量 变量名 说明 示例 S3_ENDPOINT OBS地址。
sample_time String 样本加入到数据集时,会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引,此处可以根据此时间进行搜索。
“代码目录” 训练作业代码目录所在的OBS路径。 您可以单击代码目录后的“编辑代码”,在“OBS在线编辑”对话框中实时编辑训练脚本代码。当训练作业状态为“等待中”、“创建中”和“运行中”时,不支持“OBS在线编辑”功能。 说明: 当您使用订阅算法创建训练作业时,不支持该参数。
请求示例 如下以创建名为“visualization-job”,描述为“this is a visualization job”,OBS路径为“/obs/name/”的可视化作业为例。
SFS Turbo:增加挂载配置,选择SFS名称,云上挂载路径为“/home/ma-user/work”。 为了和Notebook调试时代码路径一致,保持相同的启动命令,云上挂载路径需要填写为“/home/ma-user/work”。
例如您选择4卡规格的作业,实际可用的卡ID为0、1、2、3,但是您在进行cuda相关的运算时,例如"tensor.to(device="cuda:7")",将张量搬到了7号GPU卡上,超过了实际可用的ID号。
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU
在CPU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题,因为CPU算子支持动态shape;而在Ascend场景上,算子需要指定具体的shape信息,并且在模型转换的编译阶段完成对应shape的编译任务,从而能够在推理时支持多种shape的输入。
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU
LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae.safetensors文件路径。
LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 训练前需要修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae.safetensors文件路径。
Finetune是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行微调(fine-tuning)以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。