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训练作业的代码目录,是一个OBS路径,需要以"obs:/"开头,如"obs://xx/yy/"。 boot_file 是 String 训练作业的代码启动文件,需要在代码目录下,可填写相对路径,如"boot_file.py",也可填写绝对路径,如"obs://xx/yy/boot_file
能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)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SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x
# 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
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能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)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SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x
# 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
表和权重文件。 在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件,例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中,得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建,此处仅为举例。
表和权重文件。 在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件,例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中,得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建,此处仅为举例。
表和权重文件。 在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件,例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中,得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建,此处仅为举例。
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表和权重文件。 在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件,例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中,得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建,此处仅为举例。
通过拖拽文件的方式,上传文件。使用CloudShell或者其它SSH远程工具 方式二:通过OBS Browser+将数据上传至OBS,最后在ECS中使用obsutil工具将OBS数据下载至SFS Turbo中。具体步骤如下: 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放模型,例如在桶standard-ll
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
通过拖拽文件的方式,上传文件。使用CloudShell或者其它SSH远程工具 方式二:通过OBS Browser+将数据上传至OBS,最后在ECS中使用obsutil工具将OBS数据下载至SFS Turbo中。具体步骤如下: 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放模型,例如在桶standard-ll
publish_model(obs_location=obs_location) 指定参数“obs_location”后,会将本地的模型文件上传到该目录下。参数可省略,示例如下: 1 model.publish_model() 此时模型文件会上传到默认OBS桶以当前时间戳结尾的目录
Notebook调试(Notebook调试方法与使用Notebook进行代码调试、使用Notebook进行代码调试相同)。 创建训练任务 登录ModelArts管理控制台,检查当前账号是否已完成访问授权的配置。如未完成,请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户,建议清空授权,然后使用委托进行授权。
数据处理过程中对数据进行解压,导致数据大小膨胀,将"/cache"目录空间用完。 数据未保存至/cache目录或者/home/ma-user/目录(/cache会软连接成/home/ma-user/),导致数据占满系统目录。系统目录仅支持系统功能基本运行,无法支持大数据存储。 部分训练任务会在训练过程中生
AWQ(W4A16)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表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:per-group Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后
告警规则”,在“告警规则”界面,单击“添加告警”。 填写告警基本信息。 设置告警规则。 “规则类型”选择“阈值规则”。 “监控对象”:选择“选择资源对象”。单击选择资源对象,弹出新窗口。 添加方式:选择“按指标维度添加”。 指标名称:选择“全量指标”,搜索需要监控的cache指标名称然后选中。例如:ma_contai
0:打标者 1:审核者 2:团队管理者 3:数据集拥有者 status Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下: 0:未发送邀请邮件 1:已发送邀请邮件但未登录 2:已登录 3:标注成员已删除 update_time Long 更新时间。 worker_id String