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0_pl_pretrain_70b.sh 和 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。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH
loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,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。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况,如图2所示。 单节点训练:训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练:训练过程中的loss打印在最后一个节点上。
改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/training_data/alpaca_gpt4_data.json 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。
Standard上运行GPU训练作业的场景介绍 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同,在训练时选择合适的存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts Standard支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景,满足不同AI模型训练的要求。 ModelArts Sta
准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式,但不仅限于以下方式: 方法一:网页下载:通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接,即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二:huggingface-cli:huggingface-cli是
13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构: obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-of-0
首先安装社区Msprobe工具,命令如下: pip install mindstudio-probe 使能工具进行数据Dump分析。本实验可在train.py中如下两处添加使能代码: 其中config.json的内容如下: { "task": "statistics", "dump_path":
OBS为例,请参考创建OBS桶,例如桶名:standard-llama2-13b。并在该桶下创建文件夹目录用于后续存储代码使用,例如:training_data。 父主题: 准备工作
查看日志和性能 单击作业详情页面,则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签,查看最后一个节点的日志,其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据,可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量(tokens/s/p):global
use_exllama=False) 加载要量化的模型,并将gptq_config传递给from_pretrained()方法。 quantized_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", quanti
use_exllama=False) 加载要量化的模型,并将gptq_config传递给from_pretrained()方法。 quantized_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", quanti
use_exllama=False) 加载要量化的模型,并将gptq_config传递给from_pretrained()方法。 quantized_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", quanti
查看日志 若查看启动作业日志信息,可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_name}为pod信息中的NAME,例如vcjob-main-0。 kubectl logs -f ${pod_name} 训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训
准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式,但不仅限于以下方式: 方法一:网页下载:通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接,即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二:huggingface-cli:huggingface-cli是
(可选)配置密钥管理权限。如果需要使用ModelArts Notebook的SSH访问功能,依赖密钥管理权限。搜索DEW,勾选“DEW KeypairFullAccess”。 此处需要注意以下Region配置的是DEW密钥管理权限:华北-北京一、华北-北京四、华东-上海一、华东-上海二
创建ModelArts人工标注作业 由于模型训练过程需要大量有标签的数据,因此在模型训练之前需对没有标签的数据添加标签。您可以通过创建单人标注作业或团队标注作业对数据进行手工标注,或对任务启动智能标注添加标签,快速完成对图片的标注操作,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。
间内资源的权限。工作空间迁移包括资源池迁移和网络迁移,具体方法可见下文说明。 资源池工作空间迁移 登录ModelArts管理控制台,选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”,进入“Standard资源池”页面。 在资源池列表中,选择目标资源池右侧操作列的“ > 工作空间迁移”。
物体检测标注时除了位置、物体名字,是否可以设置其他标签,比如是否遮挡、亮度等? 可以通过修改数据集给标签添加自定义属性来设置一些自定义的属性。 图1 修改数据集 父主题: Standard数据管理
创建训练作业界面无云存储名称和挂载路径排查思路 问题现象 创建训练作业界面没有云存储名称和挂载路径这两个选项。 原因分析 用户的专属资源池没有进行网络打通,或者用户没有创建过SFS。 处理方法 在专属资源池列表中,单击资源池“ID/名称”,进入详情页。单击右上角“配置NAS VPC”,检查是否开启了NAS
Lite。 CCE集群已完成创建。 节点数量可自定义选择使用多少节点。 开启高级选项:输入容器引擎空间大小(推荐输入最大空间),容器引擎选择Containerd。 图1 购买Lite专属池 k8s Cluster资源配置 若已完成集群资源购买和开通,则需要对网络、存储、容器镜像等内容进行配置。请参考k8s