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手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 由于模型中LoRA微调训练存在已知的精度问题,因此不支持TP(tensor model parallel size)张量模型并行策略,推荐使用PP(pipeline model parallel
packages that were not found in your environment: flash_attn 根因:昇腾环境暂时不支持flash_attn接口 规避措施:修改dynamic_module_utils.py文件,将180-184行代码注释掉 vim /hom
0.rc1 PyTorch pytorch_2.1.0 PyTorch_npu 2.1.0.post3-20240413 Step1 检查系统环境 SSH登录机器后,检查NPU卡状态。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info
Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。 本案例中的训练作业需要通过SFS Turbo挂载盘的形式创建,因此需要将上述数据集、代码、权重文件从OBS桶上传至SFS Turbo中。 用户需要创建开发环境Notebook,并绑定SFS Turbo,以便能够通过Notebook访问SFS T
2版本进行远程连接。 VS Code安装指导如下: 图2 Windows系统下VS Code安装指导 Linux系统下,执行命令sudo dpkg -i code_1.85.2-1705561292_amd64.deb安装。 Linux系统用户,需要在非root用户进行VS Code安装。 父主题:
is corrupted”告警。 A050109 GPU 其他 GPU其他错误。 检测到的其他GPU错误,通常为硬件问题,请联系技术人员支持。 A050147 IB 链路 IB网卡异常。 ibstat查看网卡非Active状态。 A050121 NPU 其他 npu dcmi接口检测到driver异常。
根据节点功能选择相应的代码模板,进行内容的补充。 根据DAG结构编排节点,完成Workflow的编写。 导入Workflow Data包 在编写Workflow过程中,相关对象都通过Workflow包进行导入,梳理如下: from modelarts import workflow as wf Data包相关内容导入:
在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时,训练数据通常存储在对象存储服务(OBS)中,且训练数据较大时(如200GB以上),每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。 希望提升训练效率,同时减少与对象存储OBS的交互。可通过如下方式进行调整优化。 优化原理 对于Mo
5版本,若非该版本号则在代码开始处执行: import os os.system('pip install numpy==1.18.5') 如果依旧有报错情况,将以上代码修改为: import os os.system('pip install numpy==1.18.5') os.system('pip install
建议通过开源的官方镜像来构建,例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建,单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时,先构建不常变化的层,例如:先OS,再cuda驱动,再Python,再pytorch,再其他依赖包。 不建议把数据、代码放到容器镜像里。因为对应内容应该是经常变动的,会导致频繁的容器镜像构建操作。
“数据增强”表示通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project
重新发送。 import os os.environ['PS_VERBOSE'] = '2' os.environ['PS_RESEND'] = '1' 其中,“os.environ['PS_VERBOSE'] = '2'”为打印所有的通信信息。“os.environ['PS_RESEND']
model_meta.default_logits_pattern print(logits_pattern) 您也可以通过如下接口,获取MoXing支持的网络名称列表。 import moxing.tensorflow as mox print(help(mox.NetworkKeys))
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
"input": "输入(选填)", "output": "模型回答(必填)", } ] MOSS 指令微调数据:本案例中还支持 MOSS 格式数据,标准的.json格式的数据,内容包括可以多轮对话、指令问答。例如以下样例: { "conversation_id":
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。 图1 创建训练作业 若镜像使用使用基础镜像(二选一)中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入:
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。 图1 创建训练作业 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入:
中即可。 大于500MB数据量,请先上传到OBS中,再从OBS上传到云上开发环境。 操作步骤 上传数据至OBS。具体操作请参见上传文件至OBS桶。 或者在本地VS Code的Terminal中使用ModelArts SDK完成数据上传至OBS。首先在本地VS Code中单击上方菜
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。 图1 创建训练作业 若镜像使用使用基础镜像(二选一)中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入:
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。 图1 创建训练作业 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入: