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基于编写工作流代码示例的场景案例进行改造,代码编写示例如下: from modelarts import workflow as wf # 定义统一存储对象管理输出目录 output_storage = wf.data.OutputStorage(name="output_storage", de
执行训练任务【旧】 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b SFT全参微调为例,执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的配置,参数详解可查看训练参数说明,其中【GBS、
类型type、属性properties,必需属性required 、定义definitions等,JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 如果希望使用JSON Schema,guided_json的写法可参考outlines: Structured
日志提示"Permission denied" 问题现象 训练作业访问挂载的EFS,或者是执行.sh启动脚本时,出现如下错误: OSError: [Errno 13]Permission denied: '/xxx/xxxx' bash: /bin/ln: Permission denied
程IO无变化则判定作业卡死。如果需要修改卡死检测时间,则可以修改环境变量“MA_HANG_DETECT_TIME”的值,具体操作指导请参见管理训练容器环境变量。 由于检测规则的局限性,当前卡死检测存在一定的误检率。如果是作业代码本身逻辑(如长时间sleep)导致的卡死,请忽略。
当需要永久保存日志时,需要准备好存放日志的OBS路径,OBS桶必须和MaaS服务在同一个Region下。 创建调优作业 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1 支持的模型列表所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
ma-cli configure鉴权命令 鉴权信息说明 在虚拟机及个人PC场景,需要配置鉴权信息,目前支持用户名密码鉴权(默认)和AK/SK鉴权; 在使用账号认证时,需要指定username和password;在使用IAM用户认证时,需要指定account、username和password;
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
上传数据和算法至SFS(首次使用时需要) 前提条件 ECS服务器已挂载SFS,请参考ECS服务器挂载SFS Turbo存储。 在ECS中已经创建ma-user和ma-group用户,请参考在ECS中创建ma-user和ma-group。 已经安装obsutil,请参考下载和安装obsutil。
用户将指定路径下已标注的数据导入到数据集中(同时导入标签信息),后续可增加数据集版本发布节点进行版本发布。 数据准备:提前在ModelArts管理控制台,创建数据集,并将已标注的数据上传至OBS中。 from modelarts import workflow as wf # 通过D
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SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例,执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
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SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例,执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例,执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
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SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例,执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
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SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例,执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。