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获取账号名和账号ID 在调用接口的时候,部分请求中需要填入账号名(domain name)和账号ID(domain_id)。获取步骤如下: 注册并登录管理控制台。 鼠标移动至用户名,在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面的查看“账号名”和“账号ID”。 图1 获取账号名和ID
支持。 ModelArts Lite资源池对应的CCE集群需要安装1.10.12及以上版本的华为云版Volcano插件。Volcano调度器的安装升级请参见Volcano调度器。仅华为云版Volcano插件支持开启路由加速特性。 训练使用的Python版本是3.7或3.9,否则无法实现ranktable路由加速。
llama3.2-3b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct 表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备环境 本教程案例是基于ModelArts Lite Server运行的,需要购买并开通Server资源。
400 ModelArts.4314 Obs error 访问OBS时由于用户鉴权或者路径无效等导致的OBS访问错误 请检查用户访问OBS的权限或者OBS路径相关的参数。 400 ModelArts.4315 Invalid OBS path. OBS路径无效 数据url不应包含// 400
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数,用于构建实际处理数据的handler对象,并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在:ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
system('pip install xxx') pip源中不存在的包,此处以“apex”为例,请您用如下方式将安装包上传到OBS桶中。 该样例已将安装包上传至“obs://cnnorth4-test/codes/mox_benchmarks/apex-master/”中,将在启动文件中添加以下代码进行安装。
|──llm_tools # 推理工具 代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数,用于构建实际处理数据的handler对象,并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在:ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
0 代码目录:设置为OBS中存放启动脚本文件的目录,例如:“obs://test-modelarts/pytorch/demo-code/”,训练代码会被自动下载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中,“demo-code”为OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。
为用户配置ModelArts的委托访问授权 配置完IAM权限之后,需要在ModelArts页面为子账号设置ModelArts访问授权,允许ModelArts访问OBS、SWR、IEF等依赖服务。 此方式只允许主用户为子账号进行配置。因此,本示例中,管理员账号需为所有用户完成访问授权的配置。 使用主用户的
等,以上配置文件仅供参考。 代码上传至OBS 本地完成代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的解压,将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name>
是自定义镜像的问题。 解决方案 排查是否是自定义镜像的问题。 自定义镜像构建完成,在ModelArts镜像管理注册时,“架构”和“类型”需要和源镜像保持一致。 图2 注册镜像 父主题: 实例故障
然后镜像保存过程会提示超过35G大小保存失败,为什么? 问题现象 我的镜像在SWR侧看,只有13G左右,在开发环境Notebook镜像管理注册,启动Notebook实例后,安装一些包后,镜像保存过程会提示超过35G大小,保存失败? 原因分析 SWR侧看到的大小是镜像压缩后的大小,解压后实际大小一般是压缩后的2
Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传到Notebook的工作目录/home/ma-user/work/下。上传代码参考如下。 import moxing as mox obs_dir = "obs://${bucket_name}/${folder-name}"
5-7b-sft-4096-lora-313T-20241028_164746-npu_info-0.txt,打印训练过程中AICORE利用率 本章节主要介绍训练性能训练任务流程,如需执行训练精度任务可参考训练精度测试 PPO强化训练时必须关闭共享内存,启动任务命令需设置PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF值为False,具体命令如下:
按照“Pull/Push指南”页签提供的操作方法,将用户B共享的镜像Pull下来,即作为自有镜像。 进入ModelArts控制台,选择Pull下来的镜像进行镜像注册,注册成功后即可在Notebook界面使用此镜像。 父主题: Standard镜像相关
# 推理工具 代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后,将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name>
traceback): : Unable to connect to endpoint 原因分析 OBS连接不稳定可能会出现报错,“Unable to connect to endpoint”。 处理方法 对于OBS连接不稳定的现象,通过增加代码来解决。您可以在代码最前面增加如下代码,让Tenso
直接高速写入到SFS Turbo缓存中,并可被下游业务环节继续读取并处理,结果数据可以异步方式导出到关联的OBS对象存储中进行长期低成本存储,从而加速训练场景下加速OBS对象存储中的数据访问 ModelArts Standard模型训练提供便捷的作业管理能力,提升用户模型训练的开发效率
多机训练场景下,需要将CODE_DIR修改为OBS_CODE_DIR目录,则可以使用scripts/tools/sync_with_obs.py工具将其它节点的权重文件同步上传到主节点。修改代码如图3。 图3 多机同步权重文件 代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准