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LoRA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
指定查询的排序顺序。可选值如下: asc:递增排序 desc:递减排序(默认值) process_parameter 否 String 图像缩略设置,同OBS缩略图设置,详见OBS缩略图设置。如:image/resize,m_lfit,h_200表示等比缩放目标缩略图并设置高度为200像素。 search_conditions
AM用户不具备对应存储位置(OBS桶)的操作权限。 解决方法: 使用账号登录OBS,并将对应OBS桶的访问权限授予该IAM用户。详细操作指导请参见:被授权用户。 IAM用户获得权限后,登录ModelArts管理控制台,删除该实例,然后重新使用此OBS路径创建Notebook实例。
Turbo 作业日志选择OBS中的路径,ModelArts的训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后,请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能,可查看模型开发简介。 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch
lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
是否支持预览。可选值如下: true:支持预览 false:不支持预览 process_parameter 否 String 图像缩略设置,同OBS缩略图设置,详见OBS缩略图设置。如:image/resize,m_lfit,h_200表示等比缩放目标缩略图并设置高度为200像素。 sample_state
使用样例的有标签的数据或者自己通过其他方式打好标签的数据放到OBS桶里,在modelarts中同步数据源以后看不到已标注,全部显示为未标注 OBS桶设置了自动加密会导致此问题,需要新建OBS桶重新上传数据,或者取消桶加密后,重新上传数据。 父主题: Standard数据管理
AM用户不具备对应存储位置(OBS桶)的操作权限。 解决方法: 使用账号登录OBS,并将对应OBS桶的访问权限授予该IAM用户。详细操作指导请参见:被授权用户。 IAM用户获得权限后,登录ModelArts管理控制台,删除该实例,然后重新使用此OBS路径创建Notebook实例。
从自定义镜像导入。 从OBS导入时使用自定义引擎。 按需配置。 OBS obs:bucket:ListAllMybuckets obs:bucket:HeadBucket obs:bucket:ListBucket obs:bucket:GetBucketLocation obs:object:GetObject
Framework模块是一个基础公共组件,可用于访问OBS服务,和具体的AI引擎解耦,在ModelArts支持的所有AI引擎(TensorFlow、MXNet、PyTorch、MindSpore等)下均可以使用。 MoXing Framework模块提供了OBS中常见的数据文件操作,如读写、列举、创建文件夹、查询、移动、复制、删除等。
按需配置。 OBS obs:bucket:ListAllMybuckets obs:bucket:HeadBucket obs:bucket:ListBucket obs:bucket:GetBucketLocation obs:object:GetObject obs:object:GetObjectVersion
in/alpaca_data.json 使用generate_datasets.py脚本生成数据集方法: generate_datasets.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差,生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools
在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结
rts/user-job-dir/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 创建训练作业后,会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器,并在容器内进行分布式训练。而 install.sh
# 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>
# 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>
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
使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息? Schema信息表示表格的列名和对应类型,需要跟导入数据的列数保持一致。 若您的原始表格中已包含表头,需要开启“导入是否包含表头”开关,系统会导入文件的第一行(表头)作为列名,无需再手动修改Schema信息。 若您的
# 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>
Turbo 作业日志选择OBS中的路径,ModelArts的训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后,请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能,可查看模型开发简介。 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch